Tôi đã suy nghĩ về các bộ thu năng lượng mặt trời trong đó một số gương độc lập để tập trung ánh sáng vào bộ thu năng lượng mặt trời, tương tự như thiết kế sau đây từ Đổi mới năng lượng.
Bởi vì sẽ có những sai sót trong quá trình lắp ráp mảng năng lượng mặt trời này, tôi đang tiến hành các giả định sau (hoặc thiếu nó):
Phần mềm biết "vị trí" của từng gương, nhưng không biết vị trí này liên quan đến thế giới thực hay các gương khác như thế nào. Điều này sẽ chiếm hiệu chuẩn gương kém hoặc các yếu tố môi trường khác có thể ảnh hưởng đến một gương nhưng không ảnh hưởng đến gương khác.
Nếu một chiếc gương di chuyển 10 đơn vị theo một hướng, và sau đó 10 đơn vị theo hướng ngược lại, nó sẽ kết thúc tại nơi nó bắt đầu.
Tôi muốn sử dụng máy học để định vị gương chính xác và tập trung ánh sáng vào bộ thu. Tôi hy vọng tôi sẽ tiếp cận vấn đề này như một vấn đề tối ưu hóa, tối ưu hóa các vị trí gương để tối đa hóa nhiệt bên trong bộ thu và sản lượng điện.
Vấn đề là tìm một mục tiêu nhỏ trong không gian nhiều chiều ồn ào (xem xét mỗi gương có 2 trục quay). Một số vấn đề tôi dự đoán là:
những ngày nhiều mây, ngay cả khi bạn vấp phải sự liên kết gương hoàn hảo, nó có thể có mây vào thời điểm đó
dữ liệu cảm biến ồn ào
Mặt trời là một mục tiêu di chuyển, nó di chuyển dọc theo một con đường và đi theo một con đường khác nhau mỗi ngày - mặc dù bạn có thể tính toán vị trí chính xác của mặt trời bất cứ lúc nào, bạn sẽ không biết vị trí đó liên quan đến gương của bạn như thế nào
Câu hỏi của tôi không phải là về mảng năng lượng mặt trời, nhưng các kỹ thuật máy học có thể sẽ giúp giải quyết vấn đề "mục tiêu nhỏ trong không gian chiều cao ồn ào" này. Tôi đã đề cập đến mảng năng lượng mặt trời vì nó là chất xúc tác cho câu hỏi này và là một ví dụ điển hình.
Những kỹ thuật máy học có thể tìm thấy một mục tiêu nhỏ như vậy trong một không gian chiều cao ồn ào?
BIÊN TẬP:
Một vài suy nghĩ bổ sung:
Có, bạn có thể tính toán vị trí mặt trời trong thế giới thực, nhưng bạn không biết vị trí gương có liên quan đến thế giới thực như thế nào (trừ khi bạn đã học được cách nào đó). Bạn có thể biết góc phương vị mặt trời là 220 độ, và độ cao của mặt trời là 60 độ, và bạn có thể biết một chiếc gương ở vị trí (-20, 42); Bây giờ nói cho tôi biết, cái gương đó có thẳng hàng với mặt trời không? Bạn không biết.
Giả sử bạn có một số phép đo nhiệt rất tinh vi và bạn biết rằng "với mức nhiệt này, phải có 2 gương được căn chỉnh chính xác". Bây giờ câu hỏi là, hai gương (trong số 25 hoặc nhiều hơn) được căn chỉnh chính xác?
Một giải pháp tôi đã xem xét là ước tính đúng "chức năng căn chỉnh" bằng cách sử dụng mạng thần kinh sẽ lấy phương vị và độ cao của mặt trời làm đầu vào và đầu ra một mảng lớn với 2 giá trị cho mỗi gương tương ứng với 2 trục của mỗi gương. Tôi không chắc phương pháp đào tạo tốt nhất là gì.
Thêm suy nghĩ:
Các gương có một hệ tọa độ mà phần mềm có quyền truy cập, nhưng phần mềm không biết hệ thống tọa độ này liên quan đến thế giới thực như thế nào. Giả sử một chiếc gương ở vị trí (4, 42); điều đó nghĩa là gì? Tôi không biết và phần mềm cũng không. Nhưng tôi biết rằng nếu tôi di chuyển gương xung quanh và sau đó di chuyển nó trở lại (4, 42) thì gương sẽ ở cùng vị trí như trước đây. Ngoài ra, hai gương có thể ở vị trí (4, 42) nhưng được chỉ theo hướng ngược nhau trong thế giới thực.
Có, với rất nhiều cảm biến chất lượng, vấn đề rất dễ giải quyết. Năng lượng đổi mới không hoạt động như tôi có thể nói, có lẽ vì họ đã sử dụng một loạt các cảm biến thực sự tuyệt vời và mọi người nói "Tôi sẽ chỉ mua các tấm pin mặt trời, chúng rẻ hơn."
Các cảm biến duy nhất trong hệ thống nằm trong đầu thu.