Usando o aprendizado de máquina para mirar espelhos em um painel solar?


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Eu estive pensando em coletores solares, onde vários espelhos independentes focam a luz em um coletor solar, semelhante ao projeto a seguir da Energy Innovations.

Painel solar

Como haverá falhas na montagem desse painel solar, continuarei com as seguintes suposições (ou a falta delas):

  • O software conhece a "posição" de cada espelho, mas não sabe como essa posição se relaciona com o mundo real ou com outros espelhos. Isso levará em conta a calibração do espelho ou outros fatores ambientais que podem afetar um espelho, mas não os outros.

  • Se um espelho mover 10 unidades em uma direção e 10 unidades na direção oposta, ele terminará onde foi iniciado originalmente.

Eu gostaria de usar o aprendizado de máquina para posicionar os espelhos corretamente e focar a luz no coletor. Espero abordar isso como um problema de otimização, otimizando as posições do espelho para maximizar o calor dentro do coletor e a potência.

O problema é encontrar um alvo pequeno em um espaço de alta dimensão barulhento (considerando que cada espelho possui 2 eixos de rotação). Alguns dos problemas que antecipo são:

  • dias nublados, mesmo que você encontre o alinhamento perfeito dos espelhos, pode estar nublado no momento

  • dados ruidosos do sensor

  • o sol é um alvo em movimento, se move ao longo de um caminho e segue um caminho diferente todos os dias - embora você possa calcular a posição exata do sol a qualquer momento, não saberia como essa posição se relaciona com seus espelhos

Minha pergunta não é sobre a matriz solar, mas possíveis técnicas de aprendizado de máquina que ajudariam nesse problema de "pequeno alvo em um espaço barulhento de alta dimensão". Mencionei a matriz solar porque foi o catalisador para esta pergunta e um bom exemplo.

Quais técnicas de aprendizado de máquina podem encontrar um alvo tão pequeno em um espaço barulhento de alta dimensão?

EDITAR:

Alguns pensamentos adicionais:

  • Sim, você pode calcular a posição dos sóis no mundo real, mas não sabe como a posição dos espelhos está relacionada ao mundo real (a menos que você tenha aprendido de alguma forma). Talvez você saiba que o azimute do sol é de 220 graus e a elevação do sol é de 60 graus, e que um espelho está na posição (-20, 42); Agora me diga, esse espelho está alinhado corretamente com o sol? Você não sabe.

  • Vamos supor que você tenha algumas medições de calor muito sofisticadas, e você sabe "com esse nível de calor, deve haver 2 espelhos alinhados corretamente". Agora, a pergunta é: quais dois espelhos (de 25 ou mais) estão alinhados corretamente?

  • Uma solução que considerei foi aproximar a "função de alinhamento" correta usando uma rede neural que pegasse o azimute e a elevação dos sóis como entrada e saída de uma grande matriz com 2 valores para cada espelho, que correspondem ao eixo 2 de cada espelho. Não sei ao certo qual é o melhor método de treinamento.

Mais pensamentos:

  • Os espelhos têm um sistema de coordenadas ao qual o software tem acesso, mas o software não sabe como esse sistema de coordenadas relaciona o mundo real. Digamos que um espelho esteja na posição (4, 42); o que isso significa? Eu não sei e nem o software. Mas eu sei que se eu mover o espelho e movê-lo de volta para (4, 42), o espelho estará na mesma posição em que estava anteriormente. Além disso, dois espelhos podem estar na posição (4, 42), mas apontando para direções opostas no mundo real.

  • Sim, com muitos sensores de qualidade, o problema é fácil de resolver. A Energy Innovations está fora do negócio da melhor maneira que posso dizer, provavelmente porque eles usaram um monte de sensores realmente impressionantes e as pessoas disseram: "Vou comprar painéis solares, são mais baratos".

  • Os únicos sensores no sistema estão na cabeça do coletor.


Desculpe por não responder à sua pergunta, mas de repente tive uma ideia lendo sua postagem. Não seria razoável usar as medidas do outro para determinar quem tem o melhor alinhamento e o objetivo geral de tornar o desvio padrão o menor possível e que todos produzam igual ou superior ao máximo da população?
Alexandre


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Em um mundo em que qualquer telefone celular sabe onde está e como está posicionado, a suposição de que o espelho de um heliostato não é irrealista.
Mouviciel 28/11/12

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Desde que você saiba onde está sua matriz, onde cada espelho é relativo a esse ponto, onde o coletor é relativo a cada espelho e como a matriz é orientada (em termos de azimute), tudo o que você deseja fazer é calculável. Este não é um problema de aprendizado de máquina, é tudo geometria.
Blrfl

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Eu vejo sua nova edição. Parece-me que seu problema se resume a traduzir as coordenadas do espelho em azimute e elevação. Não deve exigir uma matriz nem aprendizado de máquina; provavelmente são apenas algumas equações matemáticas simples com algumas constantes.
22412 Robert

Respostas:


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Os caminhos do sol podem ser previstos , então imagino que você já possa alinhar o espelho muito bem se souber a hora do dia, o dia do ano e a latitude e longitude.

Você não precisa de aprendizado de máquina para isso.

Se você possui espelhos que não sabem para onde estão apontando (ou seja, não é possível correlacionar a posição deles com as medidas de elevação e azimute), tente usar uma câmera com um amplo campo de visão, varrendo o céu até um brilho intenso. Uma mancha branca aparece na visualização da câmera. Você pode então mover o espelho em direção a esse ponto (usando alguns cálculos x / y simples), até que o ponto brilhante seja centralizado na visualização da câmera. Coloque um filtro escuro na câmera para que tudo o que veja seja o sol.

No entanto, a sua pergunta indica que você não sabe onde os espelhos são apontados. Se houver sensores nos espelhos que informam como eles estão posicionados, você poderá correlacionar essas medidas de posição com os números reais de azimute e elevação.

Imagino que seria bastante simples detectar dias nublados com uma única célula solar ou a ausência de calor no espelho.


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Você ainda precisa levar em consideração as imperfeições da montagem, mas esse é um problema de calibração que não envolve aprendizado de máquina. A engenharia de controle seria uma estrutura teórica mais relevante.
Mouviciel

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@FrustratedWithFormsDesigner: Se seus espelhos fossem montados em vagões, suponho. Um GPS comum e sensores de nivelamento resolveriam esse problema.
Robert Harvey

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@RobertHarvey: Mas seria tão divertido? ;)
FrustratedWithFormsDesigner

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O fato de você ter centenas de espelhos não é grande coisa, o comportamento de cada espelho individual não depende de seus vizinhos. Você está intencionalmente dificultando esse problema do que realmente é.
Whatsisname

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@ Buttons840: Se você não tem como correlacionar o que seus sensores de posição significam em relação à posição real do espelho, o aprendizado de máquina não ajuda a posicioná-los. Tudo o que você fizer sem esses dados será essencialmente uma caminhada de bêbado. A calibração grosseira deve ser um fator do projeto. A calibração fina pode ser realizada rasterizando cada espelho contra o sol e observando a saída do seu coletor. Whatsisname está absolutamente certo: você está tornando isso mais difícil do que precisa ser.
Blrfl

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Para esse tipo de aplicação, um campo de espelhos tentando apontar para um coletor solar, você pode calcular muito onde você acha que o sol deveria estar, onde os espelhos deveriam estar, em que ângulo eles deveriam estar e como posicioná-los para eles apontam para o seu colecionador. Você sabe, um modelo matemático. Vai estar perto. Provavelmente perto o suficiente.

Quanto à calibração dos espelhos para lidar com imperfeições e desvios do seu modelo:
mexa um espelho de cada vez. Se sua saída aumentar, mantenha a alteração. Armazene a alteração como calOffset. Chame de pronto.

Concordo com Harvey, o aprendizado de máquina é um exagero para isso.

Mas, ei, digamos que você queira um sistema autônomo móvel que possa acordar após uma longa soneca e vá encontrar o sol . E não podemos permitir uma bateria de US $ 0,05 para manter o tempo. E, como é móvel, o sol pode estar em quem sabe em que direção. E todos os humanos estão mortos. E os nossos senhores robóticos de células solares tinham um sério sinal e não sabem em que parte do mundo acordaram. E o GPS deles não consegue captar um sinal. E nenhum de seus amigos sabe o que aconteceu.

1) Varra a área com um espelho e observe os picos na saída de energia. Repita isso algumas vezes para garantir que não era uma nuvem ou algo assim.
2) Agora você sabe a posição do sol. Vá em frente.
3) Espere uma hora.
4) Varrer toda a área novamente com um espelho. Espigões. Nuvens. Yada yada.
5) Agora você conhece o caminho do sol. Siga-o até atingir o limite de seus servos ou até que a energia diminua.
6) Gire 180 graus e aguarde 12 horas.
7) Faça a coisa de varrer.
8) A partir da diferença entre a posição de ajuste do sol e a posição de elevação, agora você conhece aproximadamente a sua latitude / estação *. (Pelo menos, seu deslocamento em relação ao equador. Ainda não sabe o norte do sul). Ajuste de acordo.
9) Espere um dia. Observe a diferença no local do nascer do sol. Agora você sabe de que lado do solstício está.
10) Aguarde 6 meses. Observe onde a direção do nascer do sol atinge o pico. Agora você sabe se está no inverno ou no verão e pode descobrir com segurança o caminho do sol para a próxima EON.

Se alguma das etapas com "agora você sabe" não estiver clara, a resposta é MATEMÁTICA (e a mecânica orbital da Terra **). O Sr. Math é seu amigo. Ele pode lhe dizer coisas. E a menos que o axioma da igualdade ou algo parecido seja falso, você pode até confiar nele.

* Oferta não válida nos círculos ártico ou antártico.
** A oferta também não é válida em Marte, Vênus, Titã, Io e outros locais selecionados.


Como afirmado, estou procedendo da suposição de que não conheço as posições dos espelhos no mundo real, e a alegação de que, com alguma matemática, posso chegar "perto o suficiente" não tem base.
Buttons840

Quando você diz que não conhece a posição dos espelhos no mundo real, o que você quer dizer com isso exatamente? Eu tenho um GPS no meu telefone que pode fornecer coordenadas de latitude e longitude, com precisão de alguns metros.
Robert Harvey

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Suponha que o GPS tenha se tornado inoperante por explosões solares ou uma bomba Kessler.
World Engineer

@ WorldEngineer - Suponha que tudo, menos o aprendizado de máquina, tenha sido inoperante, o aprendizado de máquina seria a solução?
Mouviciel

@mouviciel não, sem alguns servos ou sensores, o aprendizado de máquina não tem nada a aprender e nada a fazer depois de todo esse pensamento.
28412 Philip

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Sua pergunta não parece estar relacionada tanto ao aprendizado de máquina quanto à calibração automática de um grupo de dispositivos. Você tem um dispositivo (um espelho) com sensores de posição e sabe para onde deseja apontar o dispositivo, mas não sabe como a saída do sensor se relaciona com o mundo real. Então, você realmente só precisa calibrar o dispositivo - encontre a posição correta para poder determinar como as leituras do sensor se relacionam com a posição real. Uma vez calibrado, parece que você pode confiar nos sensores para posicionar o dispositivo.

Dado tudo isso, você provavelmente deve calibrar cada um dos dispositivos individualmente . Você pode fazer isso automaticamente usando algum tipo de algoritmo de pesquisa. Gilbert Le Blanc descreve um que deve funcionar. Outra maneira seria assumir que os dados do sensor estão corretos e usá-los para apontar o espelho aproximadamente na posição correta; então mova o espelho em um padrão que espirala para fora até atingir o alvo.

Se você realmente deseja ajustar todos os espelhos de uma só vez , pode ser necessário um algoritmo genético:

  • Escolha uma configuração aleatória para cada espelho e armazene-os em uma matriz. Repita, para que você tenha algum número de configurações de campo de espelho.
  • Em seguida, execute as configurações do campo de espelho, definindo todos os espelhos de cada um e medindo o calor gerado.
  • Remova as configurações de campo de espelho que geram menos calor da lista.
  • Gere algumas novas configurações recombinando partes das configurações que permanecem na lista.
  • Repita até que as configurações converjam para uma única solução ou a melhoria em cada iteração caia abaixo de algum limite (ou seja, você atingiu "bom o suficiente").

Além disso, devo salientar que, se você tentar o método acima, o que você está tentando otimizar é a calibração do sensor de espelho, não a posição. Cada etapa levará algum tempo; portanto, você precisará levar em consideração o movimento do sol à medida que o processo avança. A "configuração" para cada espelho não é a posição, mas o erro do sensor, ou seja, diferença entre a leitura do sensor e a leitura ideal.


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Eu quase odeio escrever isso.

  • Determine a partir de uma célula solar se o sol está ou não brilhando.
  • Se o sol estiver brilhando, comece com o espelho em (0, 0).
  • Gire o espelho para 0 no eixo x.
  • Gire o espelho ao longo de todo o eixo Y. A cada passo, meça para ver se a produção de calor do seu coletor solar aumenta. Nesse caso, pare e vá para o próximo espelho na matriz.
  • Gire o espelho ao longo do eixo X um passo. Repita o passo anterior.
  • Se o espelho foi girado ao longo de todo o eixo xey sem aumentar a produção de calor, marque o espelho como necessitando de manutenção e vá para x = 0 e y = 0.
  • Repita todas as etapas com todos os espelhos na matriz de espelhos.
  • Aguarde uma hora e repita todas as etapas.

Simples, porém esta abordagem está longe de ser ideal, assumindo que a rotação dos espelhos custos de energia .....
mikera

Isso não é digno de publicação.

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@Job Oh, desculpe, você quer que os programadores da SE.Help te ajudem com sua tese? Eu sabia que a questão da lição de casa era meio que um problema, mas agora temos alunos de pós-graduação que querem que façamos o trabalho deles?
28412 Philip

@ Mikera: Verdade, esta é uma solução de força bruta. No entanto, como uma das edições de esclarecimento foi "Além disso, dois espelhos podem estar na posição (4, 42), mas apontando em direções opostas no mundo real.", Não vejo atalhos.
Gilbert Le Blanc

@ Gilbert - você precisa usar as informações de medições anteriores. Duas medidas, por exemplo, são suficientes para obter uma estimativa parcial do gradiente. Em seguida, você pode começar a usar métodos como descida de gradiente para encontrar a posição ideal. Muito melhor que a força bruta, especialmente porque o problema de otimização nesse caso provavelmente será convexo!
Mikera
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