मैं सौर कलेक्टरों के बारे में सोच रहा हूं, जहां कई स्वतंत्र दर्पण सोलर कलेक्टर पर प्रकाश को फोकस करने के लिए, एनर्जी इनोवेशंस से निम्न डिजाइन के समान हैं।
क्योंकि इस सौर सरणी की विधानसभा में खामियां होंगी, मैं निम्नलिखित मान्यताओं (या इसके अभाव) के साथ आगे बढ़ रहा हूं:
सॉफ्टवेयर प्रत्येक दर्पण की "स्थिति" जानता है, लेकिन यह नहीं जानता कि यह स्थिति वास्तविक दुनिया या अन्य दर्पण से कैसे संबंधित है। यह खराब दर्पण अंशांकन या अन्य पर्यावरणीय कारकों के लिए जिम्मेदार होगा जो एक दर्पण को प्रभावित कर सकते हैं लेकिन दूसरों को नहीं।
यदि एक दर्पण एक दिशा में 10 इकाइयों को स्थानांतरित करता है, और फिर 10 इकाइयों को विपरीत दिशा में ले जाता है, तो यह समाप्त हो जाएगा जहां यह मूल रूप से शुरू हुआ था।
मैं दर्पण को सही ढंग से स्थिति देने और कलेक्टर पर प्रकाश को केंद्रित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना चाहूंगा। मुझे उम्मीद है कि मैं इसे अनुकूलन समस्या के रूप में देखूंगा, कलेक्टर और बिजली उत्पादन के अंदर दर्पण को अधिकतम करने के लिए दर्पण की स्थिति का अनुकूलन।
समस्या एक शोर-रहित उच्च-आयामी स्थान में एक छोटा लक्ष्य पा रही है (प्रत्येक दर्पण में रोटेशन के 2 अक्ष हैं)। मेरे द्वारा अनुमानित कुछ समस्याएं हैं:
बादल दिन, भले ही आप सही दर्पण संरेखण पर ठोकर खाते हैं, यह समय पर बादल छा सकता है
शोर सेंसर डेटा
सूरज एक गतिशील लक्ष्य है, यह एक रास्ते पर चलता है, और हर दिन एक अलग रास्ते का अनुसरण करता है - हालाँकि आप किसी भी समय सूरज की सटीक स्थिति की गणना कर सकते हैं, आपको नहीं पता होगा कि यह स्थिति आपके दर्पणों से कैसे संबंधित है
मेरा सवाल सौर सरणी के बारे में नहीं है, लेकिन संभव मशीन सीखने की तकनीक है जो इस "शोर उच्च आयामी-अंतरिक्ष में छोटे लक्ष्य" समस्या में मदद करेगी। मैंने सौर सरणी का उल्लेख किया क्योंकि यह इस प्रश्न के लिए उत्प्रेरक और एक अच्छा उदाहरण था।
क्या मशीन सीखने की तकनीक एक शोर उच्च आयामी अंतरिक्ष में इस तरह के एक छोटे लक्ष्य को पा सकते हैं?
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कुछ अतिरिक्त विचार:
हां, आप वास्तविक दुनिया में सूर्य की स्थिति की गणना कर सकते हैं, लेकिन आपको नहीं पता कि दर्पण की स्थिति वास्तविक दुनिया से कैसे संबंधित है (जब तक कि आपने इसे किसी तरह नहीं सीखा है)। आप जान सकते हैं कि सूरज अज़ीमुथ 220 डिग्री है, और सूरज की ऊंचाई 60 डिग्री है, और आप जान सकते हैं कि एक दर्पण स्थिति में है (-20, 42); अब मुझे बताओ, क्या वह दर्पण सूर्य के साथ ठीक से मेल खाता है? तुम्हें पता नहीं है।
मान लें कि आपके पास कुछ बहुत परिष्कृत गर्मी माप है, और आप जानते हैं "इस गर्मी के स्तर के साथ, 2 दर्पण सही ढंग से संरेखित होने चाहिए"। अब सवाल यह है कि कौन से दो दर्पण (25 या अधिक में से) सही ढंग से संरेखित हैं?
मुझे लगा कि एक समाधान एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके सही "संरेखण फ़ंक्शन" को अनुमानित करना था जो कि इनपुट के रूप में सूरज अज़ीमुथ और ऊंचाई को ले जाएगा और प्रत्येक दर्पण के लिए 2 मूल्यों के साथ एक बड़े सरणी का उत्पादन करेगा जो प्रत्येक दर्पण के 2 अक्ष के अनुरूप है। मुझे यकीन नहीं है कि सबसे अच्छा प्रशिक्षण तरीका क्या है।
अधिक विचार:
दर्पणों में एक समन्वय प्रणाली होती है जिसकी सॉफ्टवेयर तक पहुंच होती है, लेकिन सॉफ्टवेयर को यह नहीं पता होता है कि यह समन्वय प्रणाली वास्तविक दुनिया से कैसे संबंधित है। मान लीजिए कि एक दर्पण स्थिति पर है (4, 42); इसका क्या मतलब है? मुझे पता नहीं है और न ही सॉफ्टवेयर। लेकिन मुझे पता है कि अगर मैं दर्पण को इधर-उधर घुमाता हूं और फिर वापस (4, 42) ले जाता हूं तो दर्पण उसी स्थिति में होगा, जैसा वह पहले था। इसके अतिरिक्त, दो दर्पण स्थिति (4, 42) पर हो सकते हैं लेकिन वास्तविक दुनिया में विपरीत दिशाओं में इंगित हो सकते हैं।
हां, बहुत सारे गुणवत्ता सेंसर के साथ समस्या को हल करना आसान है। ऊर्जा नवाचार व्यवसाय से बाहर है जितना मैं बता सकता हूं, शायद इसलिए कि उन्होंने वास्तव में भयानक सेंसर का एक गुच्छा इस्तेमाल किया और लोगों ने कहा "मैं सिर्फ सौर पैनल खरीदूंगा, वे सस्ते हैं।"
सिस्टम में एकमात्र सेंसर कलेक्टर के सिर में हैं।