PSL-yliopistossa Materiaalien Muotoilukeskuksen tiimi on yhdistänyt tekoälyn ja nesteiden dynamiikan kehittääkseen aurinkopaneeleja, jotka ovat kestävämpiä äärimmäisille tuulille. Edistyneiden simulaatioiden ansiosta nämä paneelit pystyvät nyt tekemään päätöksiä suojautuakseen samalla kun ne optimoivat energian tuotantoaan.
Aurinkopaneelit ovat keskeinen osa taistelua ilmastonmuutosta vastaan. Ne muuntavat auringon energiaa sähköksi, mikä vähentää riippuvuutta fossiilisista polttoaineista. Kuitenkin niiden haavoittuvuus voimakkaille tuulille estää niiden laajamittaisen käyttöönoton.
Tuulella voi olla sekä myönteisiä että kielteisiä vaikutuksia näihin asennuksiin. Matalalla nopeudella se puhdistaa paneelit pölystä ja parantaa niiden tehokkuutta vähentämällä lämpöä. Mutta kun puuskat muuttuvat voimakkaiksi, ne voivat vahingoittaa paneeleja ja häiritä niiden toimintaa viikkojen ajan.
Tämän ongelman ratkaisemiseksi tutkijat ovat kokeilleet erilaisia parametreja, kuten kaltevuuskulmaa tai paneelien välistä etäisyyttä, riskien minimoimiseksi. Aurinkoseurantajärjestelmiä on mukautettu säätämään paneelien suuntaa sään mukaan.
Tämän tutkimuksen avaininnovaatio on tekoälyn käyttö. Koneoppimisalgoritmien avulla paneelit pystyvät havaitsemaan tuuliolosuhteet ja säätämään asemaansa itsenäisesti. Tämä lähestymistapa mahdollistaa energian tuotannon maksimoimisen samalla kun vahinkoja vähennetään.
Professori Elie Hachem, projektin vastuuhenkilö, toteaa, että tämä teknologia voisi merkittävästi muuttaa aurinkopaneelien hallintaa, mahdollistaen paremman sopeutumisen sääolosuhteisiin. Tekoälyjärjestelmä ei vain reagoi tuuliolosuhteisiin, vaan optimoi proaktiivisesti paneelien kulmaa riskien rajoittamiseksi.
Tämän tutkimuksen tulokset osoittavat, että tämä teknologia on paitsi tehokas myös skaalautuva. Toisin sanoen, sitä voitaisiin ottaa käyttöön laajasti aurinkopaneelien suojaamiseksi äärimmäisille sääolosuhteille altistuneilla alueilla.
Tämä edistysaskel voisi merkitä käännekohtaa siinä, miten aurinkolaitoksia suunnitellaan. Tarjoamalla dynaamisen ja reagoivan ratkaisun ilmastonmuutoksen haasteisiin, se avaa tietä kestävämmille ja resilientimmille energiajärjestelmille.
Äärimmäisten sääilmiöiden lisääntyessä tämä teknologia voisi muodostua standardiksi aurinkolaitoksille, varmistaen siten niiden luotettavuuden pitkällä aikavälillä ja niiden panoksen energiasiirtymässä.
Mitä koneoppiminen tarkoittaa aurinkopaneelien yhteydessä?
Koneoppiminen, eli machine learning, on tekoälyn osa-alue, joka mahdollistaa tietokonejärjestelmien oppimisen ja suorituskyvyn parantamisen ilman eksplisiittistä ohjelmointia. Aurinkopaneelien yhteydessä tämä teknologia mahdollistaa asennusten automaattisen sopeutumisen tuuliolosuhteisiin.Tutkijat ovat hyödyntäneet koneoppimista antaakseen aurinkopaneeleille mahdollisuuden tehdä itsenäisiä päätöksiä parhaasta asennosta puuskien aikana. Algoritmit analysoivat reaaliaikaisesti sääolosuhteita ja säätävät paneelien kulmaa vahinkojen minimoimiseksi samalla kun energian tuotanto maksimoituu.
Tämä lähestymistapa on vastoin perinteisiä menetelmiä, joissa paneelit vain suojataan voimakkaan tuulen aikana. Koneoppiminen mahdollistaa luovempien ja tehokkaampien ratkaisujen luomisen, varmistaen paremman säänkestävyyden samalla kun sähköntuotanto säilyy.