(снимка: CC0 Public Domain) Изследовател от университета Селчук е сравнил шест алгоритъма за машинно обучение за прогнозиране на облъчването от предната и задната страна на равнината при двустранни фотоволтаични системи. Методът на „случайната гора“ е дал най-добри резултати и за двете страни. Все пак облъчването от задната страна се е оказало по-трудно за прогнозиране. Ученият от турския университет Селчук е провел сравнителен анализ на множество алгоритми за машинно обучение с цел прогнозиране на облъчването на равнината (PoA) на двустранни (двулицеви) фотоволтаични панели. Изследователят е използвал идентични входни данни за околните условия, за да предскаже облъчването на PoA както от предната, така и от задната страна на панелите. „Това проучване представя цялостна рамка, базирана на машинно обучение, за прогнозиране на облъчването от предната и задната страна на PoA в двустранна фотоволтаична система, използвайки рутинно измерени метеорологични, повърхностни и времеви входни променливи“, казва изследователят Айшегюл Топрак в статията си. „Проучването показва, че точна и интерпретируема прогноза за облъчване както отпред, така и отзад на PoA може да се постигне с помощта на компактен набор от лесно измерими входни данни“, допълва изследователят. В проучването са използвани синхронизирани полеви измервания, събрани между 17 ноември 2023 г. и 29 май 2024 г. от вертикален двустранен...