Jak využít strojové učení (ML) a metodu DFT k identifikaci materiálů pro efektivní solární články?

Při řešení úkolů klasifikace se používají různé metriky, jako je přesnost, preciznost, recall, F1-skóre a plocha pod křivkou ROC (Receiver Operating Characteristic). Cross-validace je technika, která je široce využívána pro validaci modelů, kdy jsou data rozdělena na několik částí, na kterých je model opakovaně trénován a testován. Tento přístup pomáhá zajistit, že model bude dobře fungovat i na neznámých datech, čímž se minimalizuje riziko overfittingu, kdy model vykazuje skvělé výsledky pouze na trénovacích datech a selhává při aplikaci na nová data.

V oblasti výzkumu materiálů pro solární články je kombinace metod strojového učení (ML) a teoretických výpočtů pomocí metody hustotní funkcionálové teorie (DFT) klíčovým nástrojem pro identifikaci vysoce efektivních materiálů. Tato metodika je vysoce efektivní, protože spojuje výpočty s teoretickými modely, čímž umožňuje rychlou a přesnou predikci vlastností materiálů, které mají potenciál pro použití ve fotovoltaických aplikacích.

Metodologie pro kombinování ML a DFT

Důležitým krokem v tomto procesu je výpočet hodnoty SLME (solární fotovoltaické maximální efektivity), která ukazuje teoretickou účinnost materiálu pro solární články. Tato metrika vychází z optických charakteristik získaných pomocí výpočtů elektronické struktury a zohledňuje absorpční koeficient napříč solárním spektrem, stejně jako radiativní rekombinaci. Materiály, které vykazují vysokou hodnotu SLME, jsou dále hodnoceny podle jejich efektivní hmotnosti nosičů náboje, která by měla být co nejnižší, aby bylo zajištěno efektivní přenášení náboje.

Další klíčovou součástí výběru materiálů je hodnocení jejich termodynamické stability pomocí výpočtů stability na konvexním hřebenu (convex hull stability). Pouze materiály s energií nad tímto hřebenem nižší než 0,1 eV/atom jsou považovány za stabilní a vhodné pro další výzkum. Důležitým kritériem je také schopnost materiálu efektivně absorbovat sluneční světlo, což se testuje na základě výpočtů absorpčního koeficientu.

Využití strojového učení (ML) pro predikci materiálových vlastností

Jakmile jsou získány relevantní data pomocí DFT výpočtů, strojové učení (ML) slouží k vytvoření modelů, které tento proces urychlují a umožňují rychlou predikci vlastností materiálů. K tomu je vytvořen velký dataset, který obsahuje data o elektronických strukturách, bandgapech, dielektrických funkcích a hodnotách SLME materiálů. Tento dataset je následně obohacen o další charakteristiky, jako jsou struktura a chemické popisy materiálů.

Pro dosažení co nejlepšího modelu jsou vyzkoušeny různé techniky strojového učení, například neuronové sítě, náhodné lesy a gradientní rozhodovací stromy (GBDT). K ověření výkonu modelu se používá metody jako křížová validace (k-fold cross-validation), aby bylo zajištěno, že model bude dobře fungovat na nových datech a předešlo se overfittingu. Výkon modelu je hodnocen pomocí různých ukazatelů, jako je plocha pod ROC křivkou (AUC) a střední čtvercová chyba (MSE), přičemž vysoká hodnota AUC znamená silnou prediktivní schopnost modelu.

Kritéria pro výběr materiálů

Při výběru materiálů pro další výzkum se používají přísná kritéria. Pro materiály, které mají SLME vyšší než stanovený práh (obvykle 10%), je zajištěno, že mají dostatečný potenciál pro solární aplikace. Dále jsou vyřazeny materiály, jejichž efektivní hmotnost nosičů náboje je větší než 1,0 m0, kde m0 je hmotnost volného elektronu. Také je nutné, aby materiály byly termodynamicky stabilní, což znamená, že jejich energie nad konvexním hřebenem je nižší než 0,1 eV/atom.

Materiály pro další výzkum musí být schopné efektivně absorbovat sluneční světlo a přeměnit jej na elektrickou energii. V rámci tohoto výběru se také zvažují 2D materiály, které mohou nabídnout specifické výhody pro solární články, ale důraz je kladen především na materiály 3D struktury kvůli jejich potenciálním výhodám v tenkovrstvých solárních článcích.

Důležité aspekty pro čtenáře

Je kladeno důraz na to, že tento přístup kombinuje pokročilé výpočetní metody s praktickými aplikacemi v oblasti solární energetiky. Uvedené techniky mohou zásadně zrychlit proces objevování nových materiálů, ale je nutné brát v úvahu, že teoretické modely a predikce mají svá omezení, která se mohou projevit při přechodu k experimentálním studiím. Modely totiž nemusí vždy přesně odrážet komplexní interakce, které mohou nastat v reálných podmínkách solárních článků. Důležitým faktorem je také výběr vhodných databází pro trénování modelů, protože kvalita těchto dat přímo ovlivňuje výsledky predikcí.

Jak indium a struktura vrstev ovlivňují účinnost solárních článků s mezibandovou strukturou (IBSC)?

Účinnost IBSC je klíčovým parametrem pro hodnocení účinnosti této inovativní technologie fotovoltaických článků. Tento ukazatel účinnosti zahrnuje schopnost IBSC převádět sluneční světlo na použitelné elektrické energie s ohledem na vliv mezibandové struktury (IB) na proces energetické konverze. Pro správné posouzení výkonnosti IBSC je nezbytné porozumět efektivitě těchto článků, protože to umožňuje jejich lepší aplikaci v oblasti solární energie.

Výkon IBSC je silně závislý na složení a konstrukci materiálů. Jak ukazuje obr. 6.15, účinnost IBSC vykazuje konzistentní zlepšení, dokud nedosáhne vrcholu při kritické koncentraci india přibližně 56 %. Po tomto bodě účinnost klesá, což naznačuje nutnost vyváženého složení materiálů. Tento pokles účinnosti nad kritickou koncentrací india je přičítán degradaci kvality materiálu, která vede k jevům delokalizace, negativně ovlivňujícím výkon. To zdůrazňuje, jak důležité je najít správnou rovnováhu pro optimalizaci účinnosti IBSC.

Bez ohledu na složení indiemu lze zaznamenat zlepšení výkonu fotovoltaické konverze při zmenšení tloušťky studny a bariéry. Tento efekt je připisován lepšímu omezování nosičů náboje v kvantové studně (QW). Korelace mezi výkonem a strukturálními parametry ukazuje, jak důležitý je správný návrh pro dosažení vyšší účinnosti IBSC. Tyto výsledky jsou v souladu s dřívějšími výzkumy publikovanými v odborné literatuře.

Důležitým faktorem je také vliv koncentrovaného světla na optické absorpční spektrum. Generování elektron-díra párů prostřednictvím absorpce slunečního záření je zásadní pro funkci solárního článku. Absorpce v podstatě zahrnuje přímou excitaci elektronu z valenčního pásu (VB) do vodivostního pásu (CB), přičemž zanechává díru. Modelování solárních článků na bázi InGaN vyžaduje přesný model absorpce světla v rámci slunečního spektra s různými koncentracemi indium-mole. K tomu byl použit fenoménologický model pro InGaN, který je založen na experimentálních výsledcích. Tento materiál vykazuje vysoký koeficient absorpce (105 cm⁻¹), vynikající odolnost proti radiaci, vysokou mobilitu nosičů, výbornou tepelnou vodivost a nízkou efektivní hmotnost. Dále zúžení pásového gapu (BGN), které je výsledkem vysoké úrovně dopingů, je také zohledněno, což vede k širší absorpčnímu spektru.

Se zvyšující se koncentrací indium dochází ke zlepšení absorpce v širokém spektru vlnových délek od 900 nm do 1900 nm. Koeficient absorpce dosahuje hodnoty 105 cm⁻¹ a rychle klesá pod pásovou hranici. Tento jev je podpořen i efektem zúžení pásového gapu, který zlepšuje absorpci nízkoenergetických fotonů, což je výhodné pro solární články typu PIN. K tomu je nutné mít na paměti, že vliv zúžení pásového gapu je výraznější než vliv koncentrace defektů nebo zvyšování indium-mole frakce.

Jak Internet věcí (IoT) ovlivňuje monitorování a správu fotovoltaických systémů?

V současnosti je IoT neoddělitelnou součástí mnoha technologických inovací, které mají za cíl zlepšit efektivitu energetických systémů. Tato technologie se ukazuje jako klíčová v oblasti obnovitelných zdrojů energie, zejména u fotovoltaických (PV) systémů, kde může výrazně přispět k efektivnímu monitorování, správě a optimalizaci výkonu solárních elektráren. V tomto kontextu se zejména IoT platformy a inteligentní zařízení používají pro sledování a analýzu parametrů jako jsou výkon panelů, teplota, vlhkost nebo stav baterií.

Implementace IoT v oblasti fotovoltaiky nabízí celou řadu výhod. Systémy, které integrují IoT technologii, mohou v reálném čase monitorovat výkon solárních panelů, diagnostikovat případné problémy, a dokonce předpovědět jejich výdrž nebo potřebu údržby. Tento přístup k monitorování zajišťuje, že fotovoltaické systémy jsou maximálně efektivní a minimalizuje se riziko výpadků nebo snížené účinnosti.

Jedním z klíčových aspektů je implementace levných, ale výkonných vývojových desek a modulů, které umožňují snadnou integraci IoT technologií do fotovoltaických systémů. Například desky jako ESP8266 nebo ESP32 jsou cenově dostupné, ale poskytují širokou škálu funkcí, které jsou vhodné pro IoT aplikace. Díky těmto deskaám je možné snadno propojit fotovoltaické panely s internetem a sbírat potřebná data pro jejich analýzu.

Dalším důležitým směrem, kterým se IoT v oblasti fotovoltaiky ubírá, je integrace s dalšími systémy pro správu energie. IoT umožňuje nejen monitorování výkonu solárních panelů, ale také integraci s chytrými domácnostmi nebo systémy pro správu energie (smart grids), které optimalizují spotřebu a distribuci elektrické energie. Tyto systémy umožňují uživatelům přesně řídit, kdy a jak využívají solární energii, což může vést k úsporám na nákladech za energii a zároveň k ekologičtějšímu způsobu života.

Je třeba si uvědomit, že nasazení IoT ve fotovoltaických systémech přináší i některé výzvy. Patří sem nejen technologické problémy jako je zajištění stabilního připojení k internetu nebo integrace různých zařízení a senzorů, ale také environmentální faktory. Například kvalita solárního panelu může být ovlivněna vnějšími podmínkami, což by mohlo ovlivnit výsledky monitorování. Kromě toho je důležité mít na paměti i energetickou náročnost samotného IoT systému, aby celková spotřeba energie zůstala co nejnižší.

Důležitým aspektem je i výběr vhodného komunikačního protokolu pro IoT zařízení. Technologie jako MQTT, CoAP nebo AMQP jsou nejčastěji používané pro přenos dat mezi zařízeními. Každý z těchto protokolů má své výhody a nevýhody, které je třeba zvážit při návrhu systému, zejména pokud jde o otázky týkající se šířky pásma, latence a bezpečnosti.

Jedním z praktických přístupů je využití open-source platforem, které umožňují přizpůsobení a personalizaci monitorovacích systémů. Tato řešení jsou přístupná široké veřejnosti a mohou být upravena tak, aby splňovala konkrétní požadavky uživatelů, což je zvlášť výhodné pro malé a střední podniky, které chtějí implementovat vlastní IoT systémy pro fotovoltaické stanice. Příklady takových platforem zahrnují různé open-source software nástroje, které mohou být nasazeny na konkrétních zařízeních, jako jsou Raspberry Pi nebo Arduino.

V budoucnosti se očekává, že IoT technologie budou i nadále hrát klíčovou roli v rozvoji fotovoltaických systémů a celkové energetické infrastruktury. S rostoucím podílem obnovitelných zdrojů energie na celkové výrobě elektrické energie budou tyto systémy stále sofistikovanější a poskytovat vyšší úroveň automatizace. Například novější technologie, jako jsou dvojosé solární sledovací systémy nebo systémy s pokročilou analýzou dat, mohou umožnit ještě větší úspory energie a zlepšení efektivity výroby elektřiny.

Endtext

Jak IoT technologie mění energetický sektor a zvyšují efektivitu obnovitelných zdrojů energie

V současnosti se technologie Internetu věcí (IoT) stávají klíčovým faktorem pro optimalizaci a zajištění efektivity v energetických systémech. Jedním z nejvíce revolučních využití IoT je v oblasti obnovitelných zdrojů energie, především větrné a solární energie. Díky neustálému sběru dat o aktuálním stavu prostředí, jako je intenzita slunečního záření, teplota, nebo síla větru, jsou systémy schopny dynamicky přizpůsobovat provoz energetických zařízení tak, aby bylo dosaženo maximální efektivity a snížení provozních rizik.

Příkladem může být využití IoT v monitorování solárních panelů. Systémy vybavené IoT senzory analyzují intenzitu slunečního záření a teplotu v reálném čase, což umožňuje automatické nastavení optimálního náklonu solárních panelů. Tento přístup zajišťuje maximální absorbci světla a tím i vyšší produkci energie. Rovněž je možné optimalizovat účinnost konverze energie z fotovoltaických panelů podle aktuálních podmínek, čímž se podstatně zvyšuje celkový výnos solární energie.

Tento dynamický přístup ke správě solárních panelů, při němž se jejich orientace upravuje na základě aktuálních environmentálních podmínek, se již prokázal jako velmi efektivní. Díky těmto inovacím je možné dosahovat výrazně vyšších výkonů a efektivity, což znamená významné zlepšení ekonomické návratnosti solárních elektráren.

Stejně jako v oblasti solární energie, i ve větrných elektrárnách hraje IoT klíčovou roli v zajištění optimálního výkonu. Senzory instalované na větrných turbínách umožňují sledovat různé environmentální parametry, jako je rychlost větru, teplota, vlhkost a další faktory, které ovlivňují výkon turbín. Na základě těchto údajů lze optimalizovat nejen orientaci turbín, ale i jejich otáčky a další provozní parametry. Tento přístup vede ke zvýšení efektivity výroby energie a zároveň snižuje provozní rizika, což je zásadní pro dlouhodobou udržitelnost a ziskovost větrných elektráren.

Jedním z perspektivních trendů v oblasti IoT a energetiky je také využití dronů pro monitoring a údržbu energetických zařízení. Drony vybavené IoT senzory a termografickými kamerami mohou detekovat horké body na solárních panelech nebo poruchy na větrných turbínách, což umožňuje rychlou reakci na potenciální problémy. Význam dronů spočívá nejen v diagnostice, ale i v bezkontaktní údržbě, která je zvláště užitečná v těžko přístupných oblastech nebo na velkých solárních a větrných farmách. Výzkumy ukazují, že drony mohou významně zlepšit spolehlivost a efektivitu těchto údržbových činností, což v konečném důsledku zvyšuje životnost a výkon celého energetického zařízení.

V oblasti využívání větrné energie pro napájení IoT zařízení se ukazuje velký potenciál piezoelektrických systémů pro sběr energie z vibrací větru. Tyto systémy využívají speciální materiály, které při vibracích generují elektrický náboj, jenž může být následně uložen do baterií nebo jiných akumulačních zařízení. Tato technologie je zvláště užitečná v oblastech, kde není dostupná tradiční infrastruktura pro napájení zařízení, jako jsou odlehlé regiony nebo autonomní monitoring v přírodních rezervacích. Piezoelektrické systémy tak mohou nabídnout samostatně napájené IoT zařízení, která jsou klíčová pro různé environmentální monitorovací aplikace.