人工智能（AI）是据说一组中国科学家能够开发出一种AI模型，该模型可以预测并定位最佳位置，以使其在世界上找到自己的位置太阳能电池板，最大化其太阳能输出。
利用该模型，研究人员已经确定，东西部高原和西北中国的其他地区是最大化太阳能输出的主要位置。
正如上个月在同行评审的遥感杂志上发表的论文所述的，到达双面光伏（PV）面板背面的弥漫太阳辐射量决定了它可以产生多少电力。
（照片：Unsplash的美国公共电力协会）根据Glocalities最近的调查，全球越来越多的人更喜欢使用太阳能而不是化石燃料。
当暴露于最佳阳光下时，双面太阳能电池板具有比单面相比提供更高功率输出的潜力。
为他们找到最佳站点对于保证资源最有效地利用最佳地点至关重要，因为它们在维护和运输方面具有挑战性。
中国是最大的太阳能光伏模块生产商，占全球80％以上的供应。但是，它不包含确定双面太阳能电池板理想位置所需的信息。
来自北京的Tsinghua大学和国家藏族高原数据中心的研究人员开发了一种基于来自中国2453个气象站的阳光数据的人工智能模型，以使现场数据的匮乏。
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一种新的AI驱动方法
研究人员将LightGBM机器学习模型与数据增强结合使用来估计弥漫性和直接太阳辐射。
这项研究据说通过利用从中国各地的2,453个气象站收集的阳光数据，解决了有限和分布不均的地面观测的局限性。
这种方法巧妙地避免了通过利用从超过2,453个气象站收集的阳光数据来避免稀疏和分布不均的地面观测的常规挑战。
记录最佳太阳能电池板的精度
这项工作的主要贡献是对机器学习算法的创新使用来预测以前闻所未闻的准确性的太阳辐射组件。
这些算法在补充数据集上进行了培训。由于该方法在全球适应性上是适应性的，并且不依赖于本地地面真理数据进行校准，因此尤其是革命性的。
Tsinghua大学的主要研究人员Kun Yang教授称赞他们的工作，并说他们的方法极大地提高了太阳辐射组件估算的精确性和实用性，为中国以及全球最佳的太阳能使用敞开了大门。
这种新颖的方法不仅为太阳辐射估计设定了新的基准测试，而且还提供了全球可扩展的解决方案，这表明了太阳能研究和应用的革命性变化。
最近创建的基于卫星的数据集提供了对太阳辐射组件的全面空间研究，并且就精确度而言，更早的数据集优于早期数据集。
这种开发对太阳能行业至关重要，因为它允许进行战略性的现场选择和系统优化，尤其是在具有巨大太阳能潜力的地区。
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（照片：技术时报）
