激光网3月25日消息，一组中国科学家推出了一种创新的人工智能工具，旨在确定安装双面太阳能电池板的最有效位置。这一突破解决了可再生能源领域的关键数据缺口，为太阳能利用提供了重大进步的潜力。
与单面太阳能电池板相比，双面太阳能电池板表现出卓越的发电能力。通过战略性地将这些电池板放置在阳光条件最佳的地区，如青藏高原东部和中国西北部的新疆沙漠，研究人员旨在最大限度地提高光伏组件的能量输出。
中国是太阳能光伏组件生产的全球领导者，面临着确定双面太阳能电池板安装理想位置所需的数据短缺。由于全国只有17个辐射站提供有关太阳能可用性的信息有限，研究人员寻求替代方法来应对这一挑战。
为了弥合这一数据差距，清华大学和国家青藏高原科学中心的科学家利用来自全国2500个气象站的日照数据开发了一个人工智能模型。通过在太阳辐射和地表气象数据上训练人工智能，研究人员可以预测任何给定位置的直接和漫射辐射量。
人工智能模型提供了一个可扩展的解决方案，可以在全球范围内应用，而无需额外的本地数据训练。通过利用卫星数据和地面观测，太阳能行业和政府当局的决策者现在可以就太阳能电池板的部署做出明智的选择。
根据杨坤教授的说法，以前缺乏全面的辐射数据阻碍了太阳能电池板安装的有效规划。然而，由于人工智能模型的输出得到了卫星数据的支持，利益相关者现在可以优化面板部署，以充分利用太阳能的潜力。
通过广泛的分析，研究团队将青藏高原和新疆塔克拉玛干沙漠确定为双面太阳能电池板的主要地点。由于海拔高度和稀薄的大气层，这些地区拥有高水平的太阳直射辐射，再加上复杂的景观和云层覆盖导致的大量漫射太阳辐射。
清华大学博士生、该研究的第一作者陵长春强调了这些偏远地区巨大的太阳能潜力。人工智能驱动的见解不仅使太阳能行业受益，而且为未来的研究和政策规划提供了有价值的数据，特别是在缺乏电力基础设施的地区。
通过与来自世界各地的辐射数据进行比较，验证了人工智能模型的准确性，突出了其全球应用的潜力。通过整合其他国家的气象数据，该系统可以进一步加强全球范围内的太阳辐射预测。
在可再生能源领域之外，人工智能模型生成的数据对包括农业在内的各个部门都有影响。研究表明，植物在漫射光条件下表现出更有效的光合作用，这突显了人工智能驱动的洞察力的更广泛效用。
用于优化双面太阳能电池板放置的人工智能工具的开发代表了可再生能源技术的重大进步。凭借其填补关键数据空白和促进明智决策的能力，这项创新有可能加速全球范围内向可持续能源解决方案的过渡。
