AI làm cho các tấm pin mặt trời trên mái nhà hiệu quả hơn

AI làm cho các tấm pin mặt trời trên mái nhà hiệu quả hơn

    AI làm cho các tấm pin mặt trời trên mái nhà hiệu quả hơn

    solar panels on a roof

    Ảnh: Unsplash/CC0 


    Các tấm pin mặt trời trên mái nhà trở nên tiết kiệm năng lượng hơn nếu được đặt chính xác

    Mohammad Aslani, nhà nghiên cứu về khoa học thông tin địa lý tại Đại học Gävle, đã phát triển các phương pháp AI giúp cải thiện vị trí của các tấm pin mặt trời trên mái nhà theo một số bước.

    Việc xác định lượng điện mà các tấm pin mặt trời trên mái nhà có thể sản xuất là rất khó. Đối với chủ sở hữu nhà riêng lẻ, các tấm pin mặt trời có thể là một khoản đầu tư tốt cho ngôi nhà của họ. Thách thức là quyết định số lượng tấm pin và cách định vị chúng để tối ưu hóa lượng điện có thể sản xuất trên mái nhà.

    "Quá nhiều tấm pin mặt trời trên mái nhà tạo ra lượng điện dư thừa, nhưng nó không mang lại cho chủ sở hữu nhiều tiền khi nó được bán trên giá đã đánh dấu. Tuy nhiên, quá ít tấm pin mặt trời sẽ không tạo ra đủ điện so với tổng số chi phí đầu tư. Các tấm pin mặt trời đắt đỏ, vì vậy chúng tôi cần tìm sự cân bằng để khoản đầu tư mang lại lợi nhuận cao nhất có thể cho người tiêu dùng," Mohammad Aslani nói

    Trong khuôn khổ luận án tiến sĩ của Mohammad Aslani, Aslani và Stefan Seipel, giáo sư khoa học máy tính, đã phát triển các phương pháp AI có thể được sử dụng trong một quy trình bao gồm một số bước để đánh giá tiềm năng của các tấm pin mặt trời trên mái nhà. Những phương pháp này có thể hữu ích ở cấp độ vi mô đối với các chủ sở hữu nhà riêng lẻ, cũng như ở cấp độ vĩ mô đối với các nhà quy hoạch đô thị và các công ty bất động sản.

    "Nghiên cứu này rất hữu ích để làm cơ sở cho việc ra quyết định. Nếu một nhà quy hoạch đô thị muốn đánh giá tiềm năng năng lượng mặt trời cho toàn bộ khu vực lân cận, điều quan trọng là đánh giá đó càng chính xác càng tốt, cả về lý do tài chính và môi trường," Mohammad Aslani nói.

    Bằng cách sử dụng bản đồ địa chính, ảnh chụp từ trên không và dữ liệu mục tiêu điểm có sẵn công khai, công cụ AI có thể, trong bước đầu tiên, xác định tất cả các mái nhà trong ảnh của một khu phố. Trong bước tiếp theo, nó đánh giá độ dốc và hướng của mái nhà. Trong bước thứ ba, nó xem xét cấu trúc của từng mái nhà, bao gồm cả ống khói và các góc. Cuối cùng, nó gợi ý nên lắp đặt bao nhiêu tấm pin mặt trời trên mỗi mái nhà và cách bố trí chúng sao cho hiệu quả nhất có thể. Tổng cộng, sáu công cụ AI khác nhau được sử dụng: hai công cụ cho mỗi bước trong số ba bước của quy trình được nêu ở trên.

    Trong hai trường hợp nghiên cứu, một ở Gothenburg và một ở Uppsala, các phương pháp AI mới đã được chứng minh là chính xác hơn các phương pháp trước đây.

    "Các phương pháp hiện tại có xu hướng quá lạc quan; chúng đánh giá quá cao hiệu suất năng lượng vì chúng không chi tiết như phương pháp của chúng tôi. Chúng không tính đến các chi tiết không gian ảnh hưởng hoặc cản trở việc đặt các tấm pin mặt trời nhiều như phương pháp của chúng tôi," Stefan Seipel nói.

    Bước tiếp theo trong nghiên cứu của Mohammad Aslanis là phát triển AI để làm cho nó cân nhắc nhu cầu năng lượng của một tòa nhà khi tính toán số lượng tấm pin mặt trời.

    "Tôi cũng muốn thay đổi suy nghĩ của chúng ta và thay vào đó nghiên cứu về cách xây dựng các tòa nhà và mái nhà để tận dụng tối đa các tấm pin mặt trời," Mohammad Aslani kết luận.

    Nghiên cứu này được xuất bản trong Kỷ yếu của Hội nghị quốc tế lần thứ 8 về lý thuyết, ứng dụng và quản lý hệ thống thông tin địa lý.

    Zalo
    Hotline