фото показано с : sgpress.ru

В рамках международной научно-технической конференции «Релейная защита и автоматика» аспирант новокуйбышевского филиала политеха Артем Проничев выступил с докладом «Оценка и прогнозирование деградации фотоэлектрических модулей с применением технологий машинного обучения». Одна из задач форума — привлечение внимания к проблемам внедрения инновационных технологий в отрасль. Политеховец представил свой подход, который позволяет с помощью искусственного интеллекта анализировать данные, полученные с действующих солнечных электростанций, и делать более точный прогноз для новых объектов генерации. — Со временем производительность солнечных панелей может ухудшаться из-за различных факторов, таких как физическое старение материалов, воздействие окружающей среды, включая погодные условия, и технические проблемы. Оценка и прогнозирование деградации являются важными задачами для эффективной эксплуатации солнечных электростанций. Прогноз может применяться в экономических моделях проектируемых объектов для корректировки капитальных затрат, — рассказал Артем Проничев. Исследование предполагает расширение набора признаков, учет большего количества солнечных электростанций и развитие моделей машинного обучения. Набор признаков может включать более широкий спектр факторов, таких как погодные условия и географические особенности Фото: официальный сайт Самарского политеха источник »

9 +