使用原住民日历进行太阳能预测

根据查尔斯·达尔文大学（Charles Darwin University）的世界优先研究，对原住民季节日历的深入观察可能是改善太阳能预测的关键。

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根据查尔斯·达尔文大学（CDU）的世界优先研究，对原住民季节日历的深入观察可能是改善太阳能预测的关键。

该研究将原住民的季节性日历与一种新颖的深度学习模型（一种人工智能技术）相结合，以预测未来的太阳能电池板功率输出。

太阳能是世界上领先的可再生能源替代方案之一，但该技术的可靠性仍然存在挑战。

目前，由于天气，大气条件以及在面板表面吸收了多少动力，因此很难预测太阳能发电。

CDU研究人员使用Tiwi，Gulumoerrgin（Larrakia），Kunwinjku和Ngurrungurrudjba原住民日历开发了该模型，以及称为Red Center的现代日历。

研究人员使用了来自爱丽丝泉的沙漠知识澳大利亚太阳中心的数据，结果表明该模型可以预测误差率较低的太阳能发电。

错误率不到目前行业中流行预测模型的错误率的一半。

合着者，CDU博士学位学生和Bundjalang Man Luke Hamlin说，这些日历中拥有的环境知识是无价的资源。

“将原住民季节性知识纳入太阳能发电预测中可以通过将预测与已经观察到并理解已有数千年的自然循环的预测来显着提高准确性。”

Bharanidharan Shanmugam Thuseethan Selvarajah博士