TL;DR Не существует всеобъемлющего реестра фотоэлектрических (PV) солнечных батарей, который включает соответствующие данные о производстве энергии. Мы исследуем, изучаем и создаем проект для создания всеобъемлющей базы данных глобальных солнечных батарей в режиме реального времени. Мы начнем с изучения двух спутниковых съемок 2018 года. Затем мы изучаем национальные (EIA/BNL), государственные (MA) и местные реестры и базы данных. Предоставляется комплексное представление о солнечных..

Проектирование архитектуры потока данных, БД и развертывания. Содержание: Архитектура потока данных Хранение данных: диаграмма взаимосвязей сущностей Непрерывное обучение или однократное обучение данных завода? Развертывание Производство в облаке В предыдущем разделе мы рассмотрели все виды алгоритмов ИИ и способы их применения в наших группах устройств и датчиков. Теперь пришло время перейти к следующему уровню проектирования архитектуры потока данных, БД и..

Использование технологии возобновляемых источников энергии сегодня быстро растет. Это важный фактор в борьбе с последствиями изменения климата для окружающей среды. По данным Глобального совета по ветроэнергетике, ветровая энергетика сегодня является одним из наиболее зрелых видов возобновляемой энергии, общая глобальная мощность ветра достигает 837 ГВт . Ветряная турбина преобразует кинетическую энергию ветра в механическую энергию на валу и, в конечном итоге, в электрическую..

Данные для изменения Прогнозирование избытка ветровой электроэнергии в Ирландии: машинное обучение против изменения климата Могут ли алгоритмы машинного обучения обнаруживать скрытые закономерности в сложной электросети для надежных прогнозов? Прогнозы временных рядов между изменяющимися моделями потребления, ограничениями сети и внезапно меняющимися погодными условиями могут быть непростыми. Мы рады поделиться своим опытом с рядом алгоритмов машинного обучения, которые помогут нам..

Производство солнечной энергии в 2018 году показало поразительный рост по сравнению с 2017 годом. Углеродный индекс энергетического сектора, разработанный Инженерным колледжем Университета Карнеги-Меллона (CMU) и Mitsubishi Hitachi Power Systems (MHPS), отслеживает экологические показатели производителей электроэнергии в США и сравнивает текущие выбросы с историческими данными, собранными более чем за два десятилетия по всей стране. Он дает исчерпывающую картину углеродоемкости..