ドローンと地上システムを用いた太陽光パネルの清掃と予測的なメンテナンスのためのAI統合型自律ロボット

科学分野:

• 再生可能エネルギーシステム
• 人工知能
• ロボット

背景:

• 太陽光発電 (PV) システムは,汚れや加熱により,多塵で高温地域での性能低下に直面しています.
• 手作業によるメンテナンスには 遅延が多く 効率が悪く 労働密集性が高く 全体的なエネルギー生産に 影響を及ぼします

研究 の 目的:

• リアルタイムモニタリング,故障検出,太陽光パネルのインテリジェントクレンジングのためのAI統合自動ロボットシステムを開発し評価する.
• ソーラーパネルの性能,エネルギー効率,運用回復力を向上させる

主な方法:

• 欠陥検出のためのコンボリューションニューラルネットワーク-長期短期記憶 (CNN-LSTM) と,ロボットによる清掃のためのディープQネットワーク (DQN) 強化学習を組み合わせたハイブリッドシステム.
• ジェットソン・ナノとラズベリー・パイ4BのエッジAI分析によってサポートされた,故障検出のための熱とLiDAR装備のドローンを利用しました.
• MQTTベースのIoT通信を実装し,リアルタイムでデータ交換を行う.

主要な成果:

• 平均91.3%の浄化効率を達成し,塵の密度を減らし,最大31.2%のエネルギー出力を回復しました.
• CNN-LSTMの故障検出は92.3%の精度に達し,RLの清掃はエネルギーと水の消費量を34.9%削減しました.
• エッジ推論の遅延時間は平均47.2msで,クラウド処理を63%上回り,塵と熱異常との強い相関 (r=0.87) が確認された.

結論:

• このAI駆動型自動ロボットは ソーラーパネルの 積極的なメンテナンスに 柔軟でインテリジェントなソリューションを提供します
• AI,ロボット,エッジコンピューティングを活用することで エネルギー効率を高め 手作業を減らし 気候に耐えるスマート・ソーラーインフラを 支援します