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新的预测模型提高了太阳能电池板的性能

新的太阳能预报模型表现最佳
乌普萨拉大学Angstrom实验室外的各种云层使对太阳辐照度的可靠预测变得充满挑战。图片来源:Joakim Munkhammar

乌普萨拉大学已开发出一种新的数学模型来预测太阳辐照度的变化。它可能有助于促进更有效地利用太阳能发电。在各种数据模型的测试中,该模型被证明能够做出高度可靠的预测,并且在某些方面为此目的是最好的。该结果现已发表在《太阳能》杂志上的两篇文章中。

随着云层从头顶上方经过,光伏系统产生的太阳能发电量会在一分钟到下一分钟之间波动。为了根据供应量调整用电量,当地自己的太阳能生产商(例如,针对单个物业)需要了解日光量如何变化。预测太阳辐照度(到达给定表面的太阳辐射量,以瓦特/平方米,W / m 2为单位进行测量)可能是实现对太阳能发电量更大控制的一种方式。

乌普萨拉大学土木与工业工程系的项目负责人Joakim Munkhammar说:“我们的MCM模型,即所谓的MCM模型,用于根据特定的太阳辐照度通常预测未来一分钟,一小时或一天会发生什么该模型设计简单,易于训练和使用,并提供令人惊讶的准确的太阳辐照度预测。”

该模型于去年提交给科学界,该模型基于隐藏的马尔可夫模型,该模型是用于识别过程和模式并对其进行概率预测的统计模型。MCM(马尔可夫链混合)分布模型将太阳辐照度划分为多个级别,并计算下一个和后续时间段处于不同级别的太阳光的概率。在此基础上,可以预测何时以及在哪个水平之间阳光会发生变化,并将预测结果与实际观察结果进行比较,以了解前者与现实的匹配程度。

新的太阳能预报模型表现最佳
乌普萨拉地区物业服务公司拥有的乌普萨拉大学Rudbeck实验室的太阳能电池阵列。图片来源:Joakim Munkhammar

该模型现已由两位科学家进行了测试。这包括将模型与其他几个模型进行比较的测试。在一项研究中,研究人员测试了该模型并建立了五个基准模型(用于比较以评估新模型的相对性能),新的MCM模型产生了最可靠的预测,尤其是在不久的将来。

乌普萨拉研究人员现在希望使用他们的模型来控制技术系统是可行的。

“我们期待与其他科学家和公司合作,使用真实的物理系统(例如用于电池能量存储的系统)测试模型。我们将尝试通过根据对电池电量的预测调整充电来尝试提高存储系统的成本效益。当地的太阳能发电。” Munkhammar说。

本文为作者 已诺 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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