Prediction of Solar Energy Production Using Low-Cost Data Logger and ANN Algorithm

Der dringende Bedarf an nachhaltigen Energielösungen treibt die Erforschung der Sonnenenergie als lebensfähige und reichlich vorhandene Ressource voran. Dieses Kapitel befasst sich mit einem neuartigen Ansatz, der kostengünstige Datenlogger mit künstlichen neuronalen Netzen (ANN) kombiniert, um die Solarenergieproduktion mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Die Studie betont die Bedeutung umfassender Umwelt- und Sonneneinstrahlungsdaten, die für die Entwicklung präziser Vorhersagemodelle von entscheidender Bedeutung sind. Der ANN-Algorithmus, der für seine Anpassungsfähigkeit und Genauigkeit bekannt ist, wird zur Analyse des gesammelten Datensatzes verwendet und erreicht einen beeindruckenden R2-Wert von 0,95. Diese hohe Präzision positioniert die Methodik als robustes Werkzeug für die Planung und Steuerung von Solarenergie. Das Kapitel behandelt auch die Struktur des Vorhersagesystems, einschließlich Datenerfassung, Übertragung, Speicherung und Vorverarbeitung, sowie die Architektur des ANN-Modells. Darüber hinaus werden die potenziellen Anwendungen in Smart Cities beleuchtet, wo IoT-fähige Sensoren und Geräte die Leistung von Solarmodulen in Echtzeit überwachen, die Energieproduktion optimieren und den Übergang zu saubereren, nachhaltigen Energiequellen unterstützen. Die Ergebnisse unterstreichen die Effektivität des Ansatzes bei der Prognose der Energieproduktion aus Photovoltaik-Systemen und ebnen den Weg für Fortschritte bei der Prognose und Steuerung der Solarenergie.