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基于机器学习的光伏系统温度和太阳辐照度的预测
摘要：近年来，在环境问题和对可再生能源的研究中，光伏（PV）系统纳入全球能源景观。对温度和太阳辐照度的准确预测对于优化PV系统的性能和网格整合至关重要。机器学习（ML）已成为提高这些预测准确性的有效工具。这项全面的综述探讨了基于ML的温度和太阳辐照度的PV系统的先驱技术和方法。本文介绍了各种算法和通常用于温度和太阳辐射预测的技术之间的比较研究。这些包括回归模型，例如决策树，随机森林，XGBOOST和支持向量机（SVM）。本文的开头强调了准确的天气预报对PV系统运行以及与传统气象模型相关的挑战的重要性。接下来，探索了机器学习的基本概念，突出了提高准确性的好处，以估算电网集成的PV发电。
辐照度和车顶上的温度均匀性2025
电动汽车低碳充电的选项包括从现有的电网网络充电使用PV或其他可持续电源，从当地PV发电的专用充电点充电，或直接和独立地使用车载PV（PV供电车辆）。为了促进减少运输部门的CO 2排放并增强PV市场的扩展，IEA PVPS任务17的目的是阐明PV利用在运输中的潜力，并建议如何实现这些概念。任务17的范围包括各种PV驱动的车辆，例如乘用车，轻型商用车，重型车辆和其他车辆，以及用于电气系统和基础设施的PV应用，例如使用PV，电池和其他电力管理系统充电基础设施。
车顶上的辐照度和温度均匀性
在运输领域，电池和插电式混合动力汽车被全球采用，以减轻二氧化碳排放的方法。与此相一致，全球许多国家和政策机构提出了车辆排放目标，并在不久的将来采用和使用电动汽车的目标。需要对运输的广泛电气化，PV产生的电力和其他可再生能源，以利用EV的采用量为更重要的CO2降低。PV发电的分布性质为电池电动汽车充电提供了新的机会。电动汽车低碳充电的选项包括从现有的电网网络充电使用PV或其他可持续电源，从当地PV发电的专用充电点充电，或直接和独立地使用车载PV（PV供电车辆）。为了促进减少运输部门的二氧化碳排放并增强PV市场的扩展，IEA PVPS任务17的目的是阐明PV利用在运输中的潜力，并建议如何实现这些概念。任务17的范围包括各种PV驱动的车辆，例如乘用车，轻型商用车，重型车辆和其他车辆，以及用于电气系统和基础设施的PV应用，例如使用PV，电池和其他电力管理系统充电基础设施。在这些选项中，本报告专注于PV供电的车辆，并具有载板集成的PV Systems（VIPV）。这是本报告的主题。可以将VIPV系统描述为PV表面之间的组合，该组合集成在汽车主体，特定的电子系统和板上能源管理系统（EMS）之间，该系统与PV Energy的存储元件有关。在大多数情况下，PV元件的主要特征是标准辐照度（1000 W/m²，AM1.5 @25°C）下的峰值功率（WP）。这是预测我们每年可以从太阳获得和使用的太阳能的关键参数。由于PV表面不是平坦的，而是在汽车太阳能屋顶上弯曲，因此不匹配以辐照度和细胞温度为单位。它由于模块表面上的光入角度不均匀而导致能量损失。
MPPT基于实时辐照度级别的太阳能光伏系统的神经网络
电子邮件：samiazehra20 [at] gnu.ac.in摘要：太阳能是可再生能源的突出形式之一，可用于在一定程度上替代化石燃料的需求。要收获太阳能，需要效率更高的光伏（PV）。为了达到更高的太阳PV效率，需要同时改变辐射和温度的最大功率点（MPP）。本文通过基于神经网络的智能技术重点介绍了MPP跟踪太阳能PV的实现，该技术比IC（增量电导）技术等传统技术提供了更准确，更有效的响应。太阳PV的数学建模也包括在本文中。关键字：MPPT，光伏，神经网络，PV建模，增量电导。1。引言世界上的大部分能量现在来自化石燃料。消费这些来源会导致温室气体排放，并增加污染物[1]。 此外，自然资源储备的过度使用以对后代有害的方式减少了这种能量。 可再生能源（例如太阳能）与化石燃料不同，是无限的，并最大程度地减少了温室气体的排放。 可再生能源根据价值的能源和获得的有用能量的量，将其分为几个技术簇。 太阳能发电机，DC-DC转换器和负载构成了使用太阳能的光伏结构。消费这些来源会导致温室气体排放，并增加污染物[1]。此外，自然资源储备的过度使用以对后代有害的方式减少了这种能量。可再生能源（例如太阳能）与化石燃料不同，是无限的，并最大程度地减少了温室气体的排放。可再生能源根据价值的能源和获得的有用能量的量，将其分为几个技术簇。太阳能发电机，DC-DC转换器和负载构成了使用太阳能的光伏结构。在使用最大功率点跟踪技术之后，系统的有效性会提高，而不管周围环境的辐照度或温度如何。
