Ny forskning: AI-teknik gör solpaneler mer effektiva
Solceller
![](/globalassets/content/kundnyheter/solceller/solceller-och-ai-2000x1125.jpg?width=1024&height=0&rmode=max&rsampler=bicubic&compand=true&quality=90&v=1695220239&hmac=97e988a70ab6866107bf0d0c97a5887eb304d0cba8dc83ed35d64608a46a70d8)
Det forskas intensivt på solenergiområdet runt om i världen, inte minst i Sverige. Vid Högskolan i Gävle handlar en ny doktorsavhandling om hur AI-metodik kan göra solpaneler på hustak ännu mer effektiva.
Att avgöra hur man får solpanelstak så effektiva som möjligt är inte alltid lätt. Det tog forskaren inom Geospatial Informationsvetenskap Mohammad Aslani fasta på när han för fem år sedan påbörjade sitt doktorandprojekt. Han såg behovet av en förbättrad analys av hur mycket solenergi exakt rätt placerade solpaneler kunde ge och hur man kunde automatisera den processen. Tillsammans med sin handledare Stefan Seipel, professor i datavetenskap, började han forska om hur artificiell intelligens, AI, kan göra solpaneler ännu mer träffsäkra.
Gäller att hitta balans
Utmaningen när man installerar solpaneler är hur många paneler som behövs och hur de ska placeras för att optimera mängden el man får ut.
– Att montera för många solpaneler på villataket ger ett elöverskott som inte genererar särskilt mycket pengar när elen säljs på marknaden, och för få solceller ger för lite el i förhållande till investeringskostnaden. Solceller är dyra, och det gäller att hitta en balans för att investeringen ska löna sig så mycket som möjligt, säger Mohammad Aslani och tillägger att metodiken kan vara till nytta för enskilda husägare, såväl som kommunala stadsplanerare eller fastighetsbolag.
AI-tekninken
AI-tekniken som forskarna tagit fram har två huvudsyften. Stefan Seipel förklarar.
– Förenklat handlar det först om att bättre tolka och analysera den data man samlar in. Här är utmaningen att samla in så stor mängd information som möjligt. Datan utgörs av flygfoton, takens lutningar, vinklar, väderstreck och om det finns några hinder i vägen till exempel skorstenar. Tack vare de mer detaljerade analyserna kan man sedan skapa bra 3D- modeller över takytorna.
Nästa moment handlar om själva layouten, hur panelerna ska läggas så att de genererar så mycket solenergi som möjligt. Den processen ska också kunna automatiseras.
Både Mohammad Aslani och Stefan Seipel menar att dagens befintliga metoder är många gånger för optimistiska och utlovar ofta mer energi än vad de egentligen producerar. Att de inte är lika detaljerade som deras AI-metod när det gäller att ta hänsyn till rumsliga detaljer som påverkar eller hindrar placeringen av solcellerna.
Blir uppsökta
Vem kan då dra nytta av forskarnas slutsatser?
– Forskningen har betydelse som bidrag till beslutsunderlag. Om man som stadsplanerare vill se över potentialen för solenergi för en hel stadsdel är det viktigt att bedömningen blir så träffsäker som möjligt, både av ekonomiska och miljömässiga skäl, säger Mohammad Aslani.
Stefan Seipel liknar AI-tekniken med en digital verktygslåda där forskningsalgoritmerna och beräkningarna ska, likt verktyg, göras tillgängliga för installationsfirmorna. Han berättar att man i dagsläget vänder sig främst till solpanelsleverantörer och har redan inlett en dialog med flera av dem.
– Det är inte vanligt i vår bransch att bli kontaktade av företag, men den här forskningen har visat sig vara så intressant att vi själva blir uppsökta. Det känns roligt och inspirerande, avslutar Stefan Seipel.
Artificiell intelligens (AI)
AI handlar om att skapa datorprogram eller system som kan utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens. Målet med AI är att skapa datorer och system som kan tänka, resonera, problemlösa och fatta beslut liknande människor. AI-området omfattar en mängd olika tekniker och metoder, inklusive maskininlärning.
Maskininlärning (ML)
Maskininlärning är en specifik teknik inom AI. ML fokuserar på att använda algoritmer och statistiska modeller för att låta datorer lära sig och förbättra prestationen i specifika uppgifter utan att vara programmerade. Det betyder att i stället för att ge datorer exakta instruktioner för att utföra en uppgift, tränar vi dem att dra slutsatser och göra förutsägelser baserat på data.
Så här använder Ellevio AI-tekniken
Tre frågor till Martin Holmstrand, ansvarig för dataanalys på Ellevio.
Hur använder Ellevio AI tekniken? Och på vilket sätt underlättar den?
– Vi använder oss av AI-teknik för att förbättra interna processer. Exempelvis för:
- Snabbare kodutveckling: Genom att till exempel utnyttja GPT-4 kan vi accelerera kodutvecklingen. AI kan bland annat generera kodsnuttar och testdata, vilket sparar tid och resurser som tidigare krävdes för manuell kodning.
- Snabbare dokumentation: AI-teknik kan nyttjas för att automatisera dokumentationsframtagning och renskrivningsprocessen av dokument.
- Effektiv informationssökning: I stället för att förlita oss enbart på traditionella sökmotorer kan vi dra nytta av AI för att söka information.
Finns det några utmaningar att använda AI?
– Ja, tekniken står inför flera utmaningar, till exempel att säkerställa datasekretess och säkerhet. Ellevio har tagit fram en policy som anställda får ta del av så att AI används på ett ansvarsfullt och etisk vis.
Kan Ellevio ha nytta av AI inom andra områden i framtiden?
– Ja, vi hoppas att AI-tekniken kan utnyttjas ännu mer för att förbättra och automatisera våra viktigaste affärsprocesser, till exempel för att förutsäga och förebygga fel i elnätet samt att optimera investeringar och underhåll. Vi ser också möjlighet att använda AI för att stödja vår kundtjänst och förbättra kundupplevelsen genom att erbjuda mer skräddarsydda lösningar och snabbare support.
Sidan uppdaterad 10 april 2024