L’IA rend les panneaux solaires sur les toits plus efficaces

Les panneaux solaires sur le toit deviennent plus efficaces sur le plan énergétique s’ils sont placés avec précision

Mohammad Aslani, chercheur en sciences de l’information géographique à l’Université de Gävle, a développé des méthodes d’IA qui, en plusieurs étapes, améliorent le placement des panneaux solaires sur les toits.

Il est difficile de déterminer la quantité d’électricité que les panneaux solaires sur les toits peuvent produire. Pour les propriétaires de maisons individuelles, les panneaux solaires peuvent être un bon investissement pour leur maison. L’enjeu est de décider du nombre de panneaux et de leur positionnement pour optimiser la quantité d’électricité pouvant être produite sur le toit.

« Trop de panneaux solaires sur le toit génère un surplus d’électricité, mais cela ne rapporte pas beaucoup d’argent au propriétaire lorsqu’il est vendu sur le marché. Trop peu de panneaux solaires ne génèrent cependant pas assez d’électricité par rapport au total. Les panneaux solaires coûtent cher, nous devons donc trouver un équilibre pour rendre l’investissement le plus rentable possible pour le consommateur », déclare Mohammad Aslani.

Dans le cadre de la thèse de doctorat de Mohammad Aslani, Aslani et Stefan Seipel, professeur en informatique, ont développé des méthodes d’IA qui peuvent être utilisées dans un processus comprenant plusieurs étapes pour évaluer le potentiel des panneaux solaires sur les toits. Ces méthodes peuvent être utiles au niveau micro pour les propriétaires de maisons individuelles, ainsi qu’au niveau macro pour les urbanistes et les sociétés immobilières.

« Cette recherche est utile comme base pour la prise de décision. Si un urbaniste veut évaluer le potentiel en énergie solaire pour l’ensemble d’un quartier, il est crucial que l’évaluation soit aussi précise que possible, à la fois pour des raisons financières et environnementales », a déclaré Mohammad. dit Aslani.

En utilisant des cartes cadastrales accessibles au public, des photographies aériennes et des données ponctuelles ciblées, le moteur d’IA peut, dans un premier temps, identifier tous les toits sur une photo d’un quartier. Dans l’étape suivante, il évalue la pente et l’orientation des toits. Dans une troisième étape, il considère la structure de chaque toit, y compris les cheminées et les angles. Enfin, il suggère combien de panneaux solaires doivent être installés sur chaque toit et comment ils doivent être positionnés pour être aussi efficaces que possible. Au total, six moteurs d’IA différents sont utilisés : deux pour chacune des trois étapes du processus décrit ci-dessus.

Dans deux études de cas, l’une à Göteborg et l’autre à Uppsala, les nouvelles méthodes d’IA se sont avérées plus précises que les précédentes.

« Les méthodes existantes ont tendance à être trop optimistes ; elles surestiment l’efficacité énergétique car elles ne sont pas aussi détaillées que les nôtres. Elles ne tiennent pas autant compte des détails spatiaux qui affectent ou entravent le placement des panneaux solaires que nos méthodes », a déclaré Stefan. dit Sepel.

La prochaine étape des recherches de Mohammad Aslanis consiste à développer l’IA pour la faire peser dans la demande énergétique d’un bâtiment lors du calcul du nombre de panneaux solaires.

« J’aimerais aussi changer notre façon de penser et plutôt faire des recherches sur la façon de construire des bâtiments et des toits pour tirer le meilleur parti des panneaux solaires », conclut Mohammad Aslani.

L’étude est publiée dans le cadre de la Actes de la 8e Conférence internationale sur la théorie, les applications et la gestion des systèmes d’information géographique.

Fourni par l’Université de Gävle