印度研究人员创造了具有成本效益时间效率高的AI来检测太阳能电池板

研究学者Parveen Bhola和印度Thapar工程技术研究所的副教授Saurabh Bhardwaj解释说，太阳能电池板可以实时检查。“由于实时估算，如果输出不是预期值，可以立即采取预防措施，”Bhola说。尽管作为可再生能源具有许多优点和相对受欢迎程度，但最终太阳确实能够制造出最好的太阳能电池板。随着时间的推移，太阳能电池会因，，和而受到损害。太阳能电池还需要检查以维持电池性能水平并减少经济损失。印度Thapar工程技术研究所的两名印度研究人员可以解释。

研究学者Parveen Bhola和该研究所副教授Saurabh Bhardwaj过去几年一直在。他们的研究发现了什么?他们的研究发现了一种基于聚类的计算的新应用，它使用过去的气象数据来计算性能比和降级率。BHOLA和BHARDWAJ的模型解释道Bhola和Bhardwaj之前合作并开发了模型，使用隐马尔可夫模型和广义模糊模型的组合来估算太阳辐射。隐马尔可夫模型用于模拟具有未观察或隐藏状态的随机变化系统;广义模糊模型试图在其建模过程中使用不精确的信息。这些模型涉及识别，分类，聚类和信息检索，对于适应光伏系统检测方法非常有用。这种技术如何比最好的技术更好

更有效地进行故障排除，

改进光伏电池检测系统可以帮助检查员并。

1）该方法允许非现场检查

2）该方法快速而且激烈

基于聚类的计算对于这个问题是有利的，因为它能够通过使用基于包括温度，压力，风速，湿度，日照时数的气象参数的性能比来加速检查过程，防止进一步损坏和加快修理。太阳能，甚至是一年中的一天。

这些参数很容易获取和评估，并且可以从远程位置进行测量。

另读|除了制造能源之外，如果太阳能电池板可以节省能源呢？

3）此方法v / s其他方法

“现有的大多数技术通过现场物理检查来计算PV(光伏)系统的退化。这个过程耗时，成本高，不能用于实时的降解分析，”Bhola说。

拟议的模型实时估算了性能比的下降

“，”他补充道。

4）该方法可以改善目前的太阳能预测模型

基于聚类的计算可能会揭示管理太阳能系统的新方法，优化光伏产量，并激发该领域未来的技术进步。

Bhola指出，太阳能电池板或太阳能电池板的输出功率可以更准确地预测。

实时估算和检查还允许实时快速响应。