태양광 발전 최적화: 기계 학습 메타 분류기를 이용한 예측 유지보수 및 결함 탐지

전력 생성을 위한 태양 에너지 활용은 급증하는 추세로, 다양한 태양광 장비를 배치하는 데 있어 혁신이 가득하다. 이 접근법은 무해할 뿐만 아니라 오염을 크게 줄여주며, 친환경적인 솔루션을 제공한다. 정부는 특혜와 지원을 통해 태양광 수확 방법의 채택을 장려하고 있다. 태양광 발전에는 센서 관리 시스템과 유사한 두 가지 중요한 하위 시스템이 포함된다. 이러한 하위 시스템의 효율적인 관리는 예측 유지보수를 포함하여 출력 변동을 예상하고 패널 청소 일정을 잡음으로써 최적의 전력 생성을 보장한다. 결함이 있는 장비를 식별하고 교체하는 것은 태양광 시스템의 강력한 전력 생성을 보장하기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 Weka 기계 학습 도구를 활용하여 주변 및 모듈 온도가 태양광 방사선에 미치는 영향을 예측하는 것을 목표로 하고 있다. Gaussian 프로세스, SMOreg, 선형 회귀, Bagging, 랜덤 위원회 및 랜덤 서브스페이스와 같은 알고리즘을 활용한다. 구축된 예측 모델에서 MSE는 Gaussian 프로세스 및 SMOreg 분류기의 경우 0.1215에서 0.315 범위에 있다. RMSE는 각각 SMOreg 및 Bagging 분류기의 경우 주변 및 모듈 온도에 대해 0.0605에서 0.3009 범위에 있다. 이 예측 모델은 그리드 유지보수 개선, 접근ory 활용 최적화 및 서비스가 필요한 성능 저하 장비 식별을 통해 장기적으로 태양광 발전소의 일일 수익 향상 및 운영 비용 절감을 실현할 가능성이 있다.