中國科學家團隊推出了一種創新的人工智慧（AI）工具，旨在確定雙面太陽能板安裝的最有效位置。這項突破解決了再生能源領域的關鍵數據差距，為太陽能利用的重大進步提供了潛力。
利用雙面面板最大限度地提高太陽能輸出
與單面太陽能板相比，雙面太陽能板已表現出卓越的發電能力。透過策略性地將這些電池板放置在陽光條件最佳的地區，例如青藏高原東部和中國西北部新疆的沙漠，研究人員的目標是最大限度地提高光伏（PV）模組的能量輸出。
中國是全球太陽能光電模組生產的領導者，但面臨著確定雙面太陽能板安裝理想位置所需的數據短缺問題。由於全國只有17 個輻射站提供的太陽能可用性資訊有限，研究人員尋找替代方法來應對這項挑戰。
為了彌補這一數據差距，清華大學和國家青藏高原資料中心的科學家利用全國2,500個氣象站的日照資料開發了人工智慧模型。透過使用太陽輻射和表面氣象資料訓練人工智慧，研究人員可以預測任何給定位置的直接輻射和漫射輻射量。
人工智慧驅動的見解的應用和影響
人工智慧模型提供了可在全球範圍內應用的可擴展解決方案，無需額外的本地資料訓練。透過利用衛星數據和地面觀測，太陽能產業的決策者和政府當局現在可以就太陽能電池板的部署做出明智的選擇。
楊坤教授表示，先前缺乏全面的輻射數據阻礙了太陽能板安裝的有效規劃。然而，借助衛星數據支援的人工智慧模型輸出，利益相關者現在可以優化電池板部署，以充分利用太陽能的潛力。
透過廣泛分析，研究團隊確定青藏高原和新疆塔克拉瑪乾沙漠是雙面太陽能板的黃金地點。由於海拔高度和大氣稀薄，這些地區擁有高水平的直接太陽輻射，再加上複雜的地形和雲層覆蓋導致大量的漫射太陽輻射。
研究的第一作者、清華大學博士研究生邵長春強調了這些偏遠地區巨大的太陽能潛力。人工智慧驅動的見解不僅有利於太陽能產業，而且還為未來的研究和政策規劃提供有價值的數據，特別是在缺乏電力基礎設施的地區。
前景和全球應用
透過與世界各地的輻射數據進行比較，驗證了人工智慧模型的準確性，凸顯了其全球應用的潛力。透過整合其他國家的氣象數據，該系統可以進一步增強全球範圍內的太陽輻射預測。
除了再生能源領域之外，人工智慧模型產生的數據也對包括農業在內的各個部門產生影響。研究表明，植物在漫射光條件下表現出更有效的光合作用，強調了人工智慧驅動的見解的更廣泛實用性。
用於優化雙面太陽能板放置的人工智慧工具的開發代表了可再生能源技術的重大進步。這項創新能夠填補關鍵數據空白並促進明智決策，有可能加速全球向永續能源解決方案的過渡。
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