تحلیل برایارزیابی سیستم های فتوولتائیک با تکنیک های هوش مصنوعی

این مقاله با بررسی جامع نقش هوش مصنوعی (AI) در سیستم های فوتوولتاییک (PV)، پیشرفت های قابل توجهی در این حوزه را تحلیل کرده است. یافته ها نشان می دهند که استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین (ML)، از جمله شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)، ماشین های بردار پشتیبان (SVM)، و الگوریتم های ژنتیک (GA)، می تواند دقت پیش بینی تولید انرژی و بهینه سازی سیستم های PV را به طور قابل توجهی افزایش دهد. علاوه بر این، روش های هیبریدی و تکنیک های توضیح پذیر (XAI) برای بهبود شفافیت تصمیم گیری و کاهش محدودیت های موجود پیشنهاد شده اند. پژوهش سه جنبه اصلی را پوشش می دهد: تحلیل قابلیت های AI در سیستم های PV، پیش بینی خطا و ارزیابی نگهداری سیستم، و چالش های مرتبط. استفاده از تکنیک های پیشرفته داده محور امکان مدیریت بهتر، افزایش پایداری و کاهش هزینه ها را فراهم می کند. همچنین، توسعه روش های چندعاملی برای بهبود مدیریت و بهرهوری انرژی و شناسایی چالش هایی نظیر انتخاب داده، کمبود مدل های جامع و نیاز به بهبود قابلیت اطمینان سیستم ها بررسی شده است. در نتیجه، مقاله بر پتانسیل فناوری های AI و ML در افزایش بهرهوری انرژی و کاهش اثرات زیست محیطی تاکید کرده و توسعه چارچوب های تحقیقاتی جدید برای بهبود پایداری سیستم های PV را توصیه می کند.

تحلیل برایارزیابی سیستم های فتوولتائیک با تکنیک های هوش مصنوعی Keywords:

الگوریتم های هوش مصنوعی (AI) , سیستم های فوتوولتاییک (PV) , پیش بینی خطاها , کاهش هزینه های پیش بینی , تحلیل وضعیت