Shojapour Pour · Ali Motevali · Seyed Hashem Samadi · Ranjbar-Nedamani Nedamani 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.295

摘要 农业各个领域日益增长的能源需求，尤其是在温室设施中，迫切需要探索可行的解决方案。利用可再生能源，并结合人工智能（AI）技术对能耗数据进行预测与分析，为应对这一挑战提供了有前景的途径。本研究采用多种机器学习模型，针对基于纳米流体（Al2O3、SiO2、Al2O3-SiO2）的光伏-热系统，在温室内外环境下对其能量参数（如输出功率、电效率、热效率和总效率）进行预测。建模过程采用了时延神经网络（TDNN）、多层感知机（MLP）以及非线性自回归（NARX）方法，并引入了对数激活函数。不同能量参数的...

解读: 该研究对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要价值。NARX神经网络预测光伏系统能效参数(R²=0.9979)的方法,可集成至我司智能运维平台,实现MPPT算法优化和发电效率预测性维护。纳米流体光热系统的AI建模思路,可应用于户用光伏热电联供场景,提升SG系列逆变器在农业光伏...