Исследовательская группа Университета Кордовы разработала модель на основе искусственного интеллекта, которая использует данные о температуре для прогнозирования доступности солнечной энергии в Андалусии (Испания) до 2100 года. Исследование сосредоточено на количестве пиковых солнечных часов (PSH) — стандартизированном показателе для оценки годовой доступной энергии для фотоэлектрической генерации, что способствует более эффективному планированию солнечной энергетики. Каждый пиковый солнечный час эквивалентен 1000 Вт на квадратный метр в час, и их средне- и долгосрочный прогноз может поддержать оптимизацию размещения объектов по производству чистой энергии.
Исследование, проведенное под руководством Хавьера Эстевеса, Хуана Антонио Велидо и Аманды Гарсии, было выполнено в отделе гидрологии и сельскохозяйственной гидравлики Университета Кордовы. Их модель ИИ, используя только данные о температуре, способна генерировать карты пиковых солнечных часов до 2100 года. Профессор Эстевес отметил: «Мы используем температуру — простую и легко измеряемую переменную, в сочетании с большими наборами данных и будущими прогнозами, для оценки солнечной радиации и, соответственно, расчета пиковых солнечных часов».
Оценив четыре модели машинного обучения и множество конфигураций, исследователи обнаружили, что модель многослойного персептрона, включающая наибольшее количество производных переменных от температуры, показала наилучшие результаты. Основываясь на прогнозах будущих температур в различных сценариях изменения климата, модель показывает, что пиковые солнечные часы в Андалусии будут увеличиваться при всех сценариях. Эстевес указал: «При самом умеренном сценарии выбросов годовые данные увеличиваются с 1850 кВт·ч/м² в период 2024-2030 годов до 1950 кВт·ч/м² к 2100 году. При сценариях с более высокими выбросами рост более значителен, превышая 2000 кВт·ч/м² в год».
В целом, доступность солнечной энергии в Андалусии демонстрирует положительную тенденцию, что благоприятно для развития чистой энергии, хотя в некоторых прибрежных и горных районах наблюдается небольшое снижение. Увеличение солнечной радиации также связано с ростом температур. Для проверки модели команда использовала данные измерений солнечной радиации с 122 метеостанций за период с 2000 по 2022 год, подтвердив, что модель может надежно прогнозировать будущие данные. Исследование было опубликовано в журнале «Applied Energy».
Исследователь Антонио Велидо сказал: «Модель находится в открытом доступе и может использоваться другими исследовательскими группами и управляющими органами. Хотя процесс разработки был вычислительно затратным, впоследствии модель может работать на стандартных компьютерах». Используя температуру как недорогую и легкодоступную переменную, модель применима в регионах с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом точность результатов. С точки зрения планирования, это исследование подчеркивает рост солнечного потенциала на юге Испании в течение столетия, помогая анализировать изменения в энергетических характеристиках различных мест и предоставляя основу для выбора оптимальных вариантов генерации чистой энергии.
Детали публикации: Автор: University of Córdoba; Название: «Available solar energy in Andalusia will increase through the end of the century, machine learning model finds»; Опубликовано в: «Applied Energy» (2026); Информация о журнале: «Applied Energy».
