光伏领域是一个新技术频繁迭代的领域，随着人工智能技术（AI）渗透进光伏产业，通过设备的自主学习，降低误判率、提高效率已不成问题。
近日，东芝宣布已开发出一套独立依靠AI就能对太阳能发电量进行预测的新技术。
东芝表示，依靠从公司的天气预报系统中获得的各类气象数据，即使太阳能发电设施的性能、安装条件、天气情况等无法知晓，AI也可以基于发电设备以往的发电量数据等对其性能等进行预估，从而准确预测发电量。与以往发电量计算技术相比，新预测技术的误差可以提高约9.8％。
受限于天气等自然条件影响，太阳能发电一直存在能否稳定供电的问题。为了使电力公司稳定且高效地供电，东芝认为，需要对电力需求量、太阳能发电量等数据设定供需计划，进行预测是必需的程序之一。
传统的太阳能发电预测技术是指，参照太阳能发电设备安装位置的天气预报数据，结合太阳能发电设施的工程模型来预测发电量，或是根据以往天气情况的实际数据，进行发电量预测。
与之相比，东芝研发的此项技术，则是结合天气预报和人工智能两项技术，对太阳能发电量进行预测。通过利用独立运行的天气预报模型中的预测系统，收集与发电量相关的如日照强度、气温、风速、降雪、阳光反射等数据，从而构筑更高准确性的发电量预测模型。
其中，日照强度对发电量影响最大。此项技术可以通过从预测值向AI反馈实际测量值，帮助AI自主学习预测误差，从而提高其预测的精度。
东芝表示，下一步将通过积累实际数据和增加天气情况的类型，来促进AI学习，从而进一步提高预测准确性。
在光伏领域新技术研发方面，东芝一直走在前列。今年6月，东芝曾对外宣布，将氧化亚铜（Cu2O）和晶体硅材料相结合形成的“串联型”太阳能发电系统，发电效率比传统太阳能电池提高了1.8％，达到23.8%。并计划在未来三年内，进一步完善技术，以达到30％的发电效率。
来源：BCN Media Portal
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