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編者按：東芝表示已開發(fā)出一套依靠AI就可獨立預測太陽能發(fā)電量的新技術(shù)，新預測技術(shù)的誤差可以提高約9.8％。

光伏領域是一個新技術(shù)頻繁迭代的領域，隨著人工智能技術(shù)（AI）滲透進光伏產(chǎn)業(yè)，通過設備的自主學習，降低誤判率、提高效率已不成問題。

近日，東芝宣布已開發(fā)出一套獨立依靠AI就能對太陽能發(fā)電量進行預測的新技術(shù)。

東芝表示，依靠從公司的天氣預報系統(tǒng)中獲得的各類氣象數(shù)據(jù)，即使太陽能發(fā)電設施的性能、安裝條件、天氣情況等無法知曉，AI也可以基于發(fā)電設備以往的發(fā)電量數(shù)據(jù)等對其性能等進行預估，從而準確預測發(fā)電量。與以往發(fā)電量計算技術(shù)相比，新預測技術(shù)的誤差可以提高約9.8％。


受限于天氣等自然條件影響，太陽能發(fā)電一直存在能否穩(wěn)定供電的問題。為了使電力公司穩(wěn)定且高效地供電，東芝認為，需要對電力需求量、太陽能發(fā)電量等數(shù)據(jù)設定供需計劃，進行預測是必需的程序之一。

傳統(tǒng)的太陽能發(fā)電預測技術(shù)是指，參照太陽能發(fā)電設備安裝位置的天氣預報數(shù)據(jù)，結(jié)合太陽能發(fā)電設施的工程模型來預測發(fā)電量，或是根據(jù)以往天氣情況的實際數(shù)據(jù)，進行發(fā)電量預測。

與之相比，東芝研發(fā)的此項技術(shù)，則是結(jié)合天氣預報和人工智能兩項技術(shù)，對太陽能發(fā)電量進行預測。通過利用獨立運行的天氣預報模型中的預測系統(tǒng)，收集與發(fā)電量相關的如日照強度、氣溫、風速、降雪、陽光反射等數(shù)據(jù)，從而構(gòu)筑更高準確性的發(fā)電量預測模型。

其中，日照強度對發(fā)電量影響最大。此項技術(shù)可以通過從預測值向AI反饋實際測量值，幫助AI自主學習預測誤差，從而提高其預測的精度。

東芝表示，下一步將通過積累實際數(shù)據(jù)和增加天氣情況的類型，來促進AI學習，從而進一步提高預測準確性。

在光伏領域新技術(shù)研發(fā)方面，東芝一直走在前列。今年6月，東芝曾對外宣布，將氧化亞銅（Cu2O）和晶體硅材料相結(jié)合形成的“串聯(lián)型”太陽能發(fā)電系統(tǒng)，發(fā)電效率比傳統(tǒng)太陽能電池提高了1.8％，達到23.8%。并計劃在未來三年內(nèi)，進一步完善技術(shù)，以達到30％的發(fā)電效率。