Dig4morE项目利用AI提高太阳能发电厂的发电量
使用人工智能 (AI) 来充分挖掘太阳能发电厂的潜力是合作项目 Dig4morE 的主要目标，该项目是 Helmholtz Institute Erlangen-Nürnberg 与光伏公司 SunSniffer、Aquila Capital 和 Sunset Energietechnik 之间的合作。项目合作伙伴旨在开发一种方法，该方法使用人工智能来确定以快速且具有成本效益的方式优化工厂的措施。该过程只需要监控数据，这些数据是在日常操作中生成的。德国联邦经济事务和能源部 (BMWi) 将在三年内为该项目提供价值超过 200 万欧元的资金。
利用机器学习，Dig4morE 项目的研究人员旨在早期识别性能缺陷。这将通过一种新工艺来实现，该工艺能够从各个模块的监测数据中直接在现场读出性能缺陷。为了开发算法，Sunsniffer、Aquila Capital 和 Sunset Energietechnik 提供了来自其位于欧洲各地的 11 个太阳能园区的数据。
到今年年底，第一批结果将可用，并将用于得出最佳实践示例和行动建议。然后，太阳能发电厂运营商将能够使用这些数据在早期阶段识别问题。
Helmholtz Institute Erlangen-Nürnberg 早期进行的一项研究表明，优化的潜力有多大。它显示，大约 8% 的欧洲太阳能组件没有满负荷运行。
例如，使用最先进的测量技术，已经可以通过热成像分析来检测有缺陷或未充分利用的模块。然而，该过程昂贵且复杂。大型太阳能公园通常借助空中无人机进行分析。正如 Dig4more 项目所提议的那样，使用人工智能测量仪器旨在实现更具成本效益和更全面的分析。获 取 更多前沿科技 研究 进展访问：https://byteclicks.com
借助人工智能确保太阳能领域的最佳产量和寿命，该技术可用于快速表征大量太阳能模块。
