Солнечные панели на крыше становятся более энергоэффективными, если их правильно разместить.

Мохаммад Аслани, исследователь в области геоинформатики из Университета Евле, разработал методы искусственного интеллекта, которые в несколько этапов улучшают размещение солнечных панелей на крышах домов.

Определить, сколько электроэнергии могут производить солнечные панели на крыше, сложно. Для индивидуальных владельцев домов солнечные батареи могут стать хорошей инвестицией в их дом. Задача состоит в том, чтобы решить, сколько панелей и как их расположить, чтобы оптимизировать количество электроэнергии, которая может быть произведена на крыше.

«Слишком много солнечных панелей на крыше генерирует избыток электроэнергии, но не дает владельцу много денег, когда продается по маркировке. Однако слишком мало солнечных панелей не вырабатывает достаточно электроэнергии по отношению к общему стоимость инвестиций. Солнечные панели дороги, поэтому нам нужно найти баланс, чтобы сделать инвестиции максимально выгодными для потребителя», — говорит Мохаммад Аслани.

В рамках докторской диссертации Мохаммада Аслани Аслани и Стефан Зайпель, профессор компьютерных наук , разработали методы искусственного интеллекта, которые можно использовать в процессе, состоящем из нескольких этапов, для оценки потенциала солнечных панелей на крыше. Эти методы могут быть полезны на микроуровне для владельцев отдельных домов, а также на макроуровне для градостроителей и компаний, занимающихся недвижимостью.

«Это исследование полезно в качестве основы для принятия решений. Если градостроитель хочет оценить потенциал солнечной энергии для всего района, крайне важно, чтобы оценка была максимально точной как по финансовым, так и по экологическим причинам», — Мохаммад. — говорит Аслани.

Используя общедоступные кадастровые карты, аэрофотоснимки и данные точечных целей, движок ИИ может на первом этапе идентифицировать все крыши на фотографии района. На следующем этапе он оценивает наклон и ориентацию крыш. На третьем этапе рассматривается структура каждой крыши, включая дымоходы и углы. Наконец, в нем предлагается, сколько солнечных панелей следует установить на каждой крыше и как их следует расположить, чтобы они были максимально эффективными. Всего используется шесть разных движков ИИ: по два на каждый из трех этапов описанного выше процесса.

В двух тематических исследованиях , одном в Гётеборге и одном в Уппсале, новые методы ИИ оказались более точными, чем предыдущие.

«Существующие методы имеют тенденцию быть слишком оптимистичными; они переоценивают энергоэффективность , поскольку они не так детализированы, как наши. Они не учитывают пространственные детали, которые влияют или препятствуют размещению солнечных панелей, в той мере, в какой это делают наши методы», — Стефан. — говорит Сейпель.

Следующим шагом в исследовании Мохаммада Асланиса является разработка искусственного интеллекта, чтобы он учитывал потребность здания в энергии при расчете количества солнечных панелей.

«Я также хотел бы перевернуть наше мышление и вместо этого провести исследование того, как строить здания и крыши, чтобы получить максимальную отдачу от солнечных батарей », — заключает Мохаммад Аслани.