Прорыв в солнечной энергетике благодаря искусственному интеллекту в Китае

Исследователи разработали новаторский метод машинного обучения для оценки компонентов солнечного излучения в Китае, который обходится без необходимости в местных наземных данных. В опубликованном в феврале 2024 года исследовании, данные о продолжительности солнечного света с более чем 2453 метеостанций были использованы для тренировки модели машинного обучения LightGBM, что позволило преодолеть недостаток данных наземных наблюдений. Полученный в результате спутниковый набор данных отличается повышенной точностью и предоставляет детализированное пространственное распределение солнечных излучений.

Этот метод открывает новые возможности для индустрии солнечной энергетики, включая стратегический выбор местоположения и оптимизацию систем. Как заявил профессор Кунь Ян из Цинхуа Университета, их метод значительно повышает точность оценок солнечных излучений, что способствует лучшему использованию солнечной энергии в Китае и потенциально по всему миру.

ИИ, солнечная, энергетика