¿Usa el aprendizaje automático para apuntar espejos en una matriz solar?

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He estado pensando en colectores solares donde hay varios espejos independientes para enfocar la luz en un colector solar, similar al siguiente diseño de Energy Innovations.

Panel solar

Debido a que habrá fallas en el ensamblaje de esta matriz solar, procedo con los siguientes supuestos (o falta de ellos):

  • El software conoce la "posición" de cada espejo, pero no sabe cómo se relaciona esta posición con el mundo real u otros espejos. Esto explicará la mala calibración del espejo u otros factores ambientales que pueden afectar a un espejo pero no a los otros.

  • Si un espejo se mueve 10 unidades en una dirección, y luego 10 unidades en la dirección opuesta, terminará donde comenzó originalmente.

Me gustaría utilizar el aprendizaje automático para colocar los espejos correctamente y enfocar la luz en el colector. Espero abordar esto como un problema de optimización, optimizando las posiciones del espejo para maximizar el calor dentro del colector y la potencia de salida.

El problema es encontrar un objetivo pequeño en un espacio ruidoso de alta dimensión (considerando que cada espejo tiene 2 ejes de rotación). Algunos de los problemas que anticipo son:

  • días nublados, incluso si se encuentra con la alineación perfecta del espejo, puede estar nublado en ese momento

  • datos ruidosos del sensor

  • el sol es un objetivo en movimiento, se mueve a lo largo de un camino y sigue un camino diferente todos los días, aunque podría calcular la posición exacta del sol en cualquier momento, no sabría cómo esa posición se relaciona con sus espejos

Mi pregunta no es sobre la matriz solar, sino sobre posibles técnicas de aprendizaje automático que ayudarían en este problema de "pequeño objetivo en un ruidoso espacio dimensional alto". Mencioné la matriz solar porque era el catalizador de esta pregunta y un buen ejemplo.

¿Qué técnicas de aprendizaje automático pueden encontrar un objetivo tan pequeño en un espacio ruidoso de alta dimensión?

EDITAR:

Algunas reflexiones adicionales:

  • Sí, puede calcular la posición de los soles en el mundo real, pero no sabe cómo se relaciona la posición de los espejos con el mundo real (a menos que lo haya aprendido de alguna manera). Es posible que sepa que el azimut de los soles es de 220 grados, y la elevación de los soles es de 60 grados, y puede saber que hay un espejo en la posición (-20, 42); ahora dime, ¿ese espejo está alineado correctamente con el sol? Usted no sabe

  • Supongamos que tiene algunas mediciones de calor muy sofisticadas y que sabe "con este nivel de calor, debe haber 2 espejos correctamente alineados". Ahora la pregunta es, ¿qué dos espejos (de 25 o más) están correctamente alineados?

  • Una solución que consideré fue aproximar la "función de alineación" correcta utilizando una red neuronal que tomaría el azimut y la elevación de los soles como entrada y salida de una gran matriz con 2 valores para cada espejo que corresponden a los 2 ejes de cada espejo. Sin embargo, no estoy seguro de cuál es el mejor método de entrenamiento.

Más pensamientos

  • Los espejos tienen un sistema de coordenadas al que el software tiene acceso, pero el software no sabe cómo este sistema de coordenadas se relaciona con el mundo real. Digamos que un espejo está en la posición (4, 42); ¿Qué significa eso? No sé y tampoco el software. Pero sí sé que si muevo el espejo y luego lo vuelvo a colocar (4, 42), el espejo estará en la misma posición que estaba anteriormente. Además, dos espejos pueden estar en la posición (4, 42) pero estar apuntando en direcciones opuestas en el mundo real.

  • Sí, con muchos sensores de calidad, el problema es fácil de resolver. Energy Innovations está fuera del negocio lo mejor que puedo decir, probablemente porque usaron un montón de sensores realmente asombrosos y la gente dijo "Compraré paneles solares, son más baratos".

  • Los únicos sensores en el sistema están en la cabeza del colector.

Botones840
fuente
Perdón por no responder a tu pregunta, pero de repente se me ocurrió leer tu publicación. ¿No sería razonable utilizar las mediciones del otro para determinar quién tiene la mejor alineación y el objetivo general de hacer que la desviación estándar sea lo más pequeña posible y que todos produzcan igual o más que el máximo de la población?
AlexanderBrevig
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Ver también en.wikipedia.org/wiki/Heliostat
Robert Harvey
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En un mundo donde cualquier teléfono móvil sabe dónde está y cómo está posicionado, la suposición de que un espejo de un heliostato no lo es es poco realista.
Mouviciel
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Siempre y cuando sepa dónde está su matriz, dónde está cada espejo en relación con ese punto, dónde está el colector en relación con cada espejo y cómo está orientada la matriz (en cuanto al acimut), todo lo que desea hacer es calculable. Este no es un problema de aprendizaje automático, es todo geometría.
Blrfl
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Veo tu nueva edición. Me parece que su problema se reduce a traducir las coordenadas del espejo en acimut y elevación. No debe requerir una matriz, ni requiere aprendizaje automático; Probablemente sean solo un par de ecuaciones matemáticas simples con algunas constantes.
Robert Harvey

Respuestas:

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Se pueden predecir las rutas del sol , por lo que imagino que puede alinear el espejo bastante de cerca si conoce la hora del día, el día del año y la latitud y longitud.

No necesitas aprendizaje automático para esto.

Si tiene espejos que no saben en qué dirección están apuntando (es decir, no puede correlacionar su posición con las mediciones de elevación y acimut), puede intentar usar una cámara con un amplio campo de visión, barriendo el cielo hasta un brillo Aparece una mancha blanca en la vista de la cámara. Luego puede mover el espejo hacia ese punto (usando algunos cálculos simples x / y), hasta que el punto brillante esté centrado en la vista de la cámara. Coloque un filtro oscuro en la cámara para que todo lo que vea sea el sol.

Sin embargo, su pregunta indica que sabe a dónde apuntan los espejos. Si tiene sensores en los espejos que le indican cómo están posicionados, entonces tiene la capacidad de correlacionar esas mediciones de posición con los números reales de acimut y elevación.

Me imagino que sería bastante simple detectar días nublados con una sola célula solar, o la ausencia de calor en el espejo.

Robert Harvey
fuente
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Aún debe tener en cuenta las imperfecciones del ensamblaje, pero este es un problema de calibración que no implica el aprendizaje automático. La ingeniería de control sería un marco teórico más relevante.
Mouviciel
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@FrustratedWithFormsDesigner: Supongo que si tus espejos se montaron en vagones de ferrocarril. Un GPS convencional y sensores de nivelación resolverían ese problema.
Robert Harvey
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@RobertHarvey: ¿Pero sería tan divertido? ;)
FrustratedWithFormsDesigner
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El hecho de que tenga cientos de espejos no es gran cosa, el comportamiento de cada espejo individual no depende de sus vecinos. Intencionalmente estás haciendo este problema más difícil de lo que realmente es.
cuál es el
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@ Buttons840: Si no tiene forma de correlacionar lo que significan sus sensores de posición con respecto a la posición real del espejo, el aprendizaje automático no lo ayudará a colocarlos. Cualquier cosa que haga sin esos datos será esencialmente un paseo para borrachos. La calibración gruesa debe ser un factor del diseño. La calibración fina se puede lograr rastrillando cada espejo contra el sol y observando la salida de su colector. Whatsisname tiene toda la razón: estás haciendo esto más difícil de lo que debe ser.
Blrfl
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Para este tipo de aplicación, un campo de espejos que intenta apuntar a un colector solar, puede calcular en gran medida dónde cree que debería estar el sol, dónde deberían estar los espejos, en qué ángulo deberían estar y cómo posicionarlos de modo que apuntan hacia tu coleccionista. Ya sabes, un modelo matemático. Estará cerca. Probablemente lo suficientemente cerca.

En cuanto a la calibración de los espejos para lidiar con imperfecciones y desviaciones de su modelo:
Mueva un espejo a la vez. Si su producción aumenta, conserve el cambio. Almacene la alteración como calOffset. Llámalo hecho.

Estoy de acuerdo con Harvey, el aprendizaje automático es excesivo para esto.

Pero bueno, digamos que quieres un sistema autónomo móvil que pueda despertarse después de una larga siesta e ir a buscar el sol . Y no podemos permitirnos una batería de $ 0.05 para mantener el tiempo. Y dado que es móvil, el sol podría estar en Dios sabe en qué dirección. Y todos los humanos están muertos. Y nuestros señores robóticos de células solares tenían un gran problema y no saben en qué parte del mundo se despertaron. Y su GPS no puede captar una señal. Y ninguno de sus amigos sabe lo que pasó.

1) Barra el área con un espejo y observe los picos en la potencia de salida. Repita eso varias veces para asegurarse de que no haya una nube o algo así.
2) Ahora sabes la posición del sol. Ve a cagarlo.
3) Espera una hora.
4) Barra nuevamente toda el área con un espejo. Picos. Nubes Yada yada.
5) Ahora conoces el camino del sol. Sígalo hasta que alcance el límite de sus servos o hasta que la energía se caiga
6) Gire 180 grados y espere 12 horas.
7) Haz el barrido.
8) Por la diferencia en la posición de puesta del sol y la posición de salida, ahora conoce aproximadamente su latitud / estación *. (Al menos, su desplazamiento desde el ecuador. Todavía no sé norte de sur). Ajustar en consecuencia.
9) Espera un día. Tenga en cuenta la diferencia en la ubicación del amanecer. Ahora sabes de qué lado del solsticio estás.
10) Espera hacia arriba hacia los 6 meses. Tenga en cuenta dónde alcanza la dirección de la salida del sol. Ahora sabe si está en invierno o en verano, y puede descubrir con seguridad el camino del sol para el próximo EON.

Si alguno de los pasos con "ahora lo sabes" no está claro, la respuesta es MATEMÁTICAS (y la mecánica orbital de la Tierra **). El señor Math es tu amigo. Él te puede decir cosas. Y a menos que el axioma de la igualdad o algo así resulte ser falso, incluso puedes confiar en él.

* Oferta no válida en los círculos árticos o antárticos.
** La oferta tampoco es válida en Marte, Venus, Titán, Io y otros lugares seleccionados.

Philip
fuente
Como se indicó, procedo bajo el supuesto de que no conozco las posiciones de los espejos en el mundo real, y la afirmación de que con algunas matemáticas puedo "acercarme lo suficiente" no tiene fundamento.
Botones840
Cuando dices que no conoces las posiciones de los espejos en el mundo real, ¿qué quieres decir con eso exactamente? Tengo un GPS en mi teléfono que puede proporcionarle coordenadas de latitud y longitud, con una precisión de unos pocos metros.
Robert Harvey
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Suponga que el GPS ha quedado inoperativo por las erupciones solares o una bomba Kessler.
Ingeniero mundial
@WorldEngineer: supongamos que todo, excepto el aprendizaje automático, no funciona, ¿sería el aprendizaje automático la solución?
Mouviciel
@mouviciel no, sin algunos servos o sensores, el aprendizaje automático no tiene nada de qué aprender y nada que hacer después de todo ese pensamiento.
Philip
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Su pregunta no parece relacionarse tanto con el aprendizaje automático como con la calibración automática de un grupo de dispositivos. Tienes un dispositivo (un espejo) con sensores de posición y sabes a dónde quieres apuntar el dispositivo, pero no sabes cómo se relaciona la salida del sensor con el mundo real. Así que realmente solo necesita calibrar el dispositivo: encuentre la posición correcta para poder determinar cómo se relacionan las lecturas del sensor con la posición real. Una vez calibrado, parece que puede confiar en los sensores para colocar el dispositivo.

Dado todo eso, probablemente debería calibrar cada uno de los dispositivos individualmente . Puede hacerlo automáticamente utilizando algún tipo de algoritmo de búsqueda. Gilbert Le Blanc describe uno que debería funcionar. Otra forma sería asumir que los datos del sensor son correctos y usarlos para apuntar el espejo aproximadamente en la posición correcta; luego mueva el espejo en un patrón que salga en espiral hacia afuera hasta que llegue al objetivo.

Si realmente desea ajustar todos los espejos a la vez , se puede solicitar un algoritmo genético:

  • Elija una configuración aleatoria para cada espejo y almacénelos en una matriz. Repita, para que tenga cierto número de configuraciones de campo espejo.
  • Luego, recorra las configuraciones de campo de espejo, configurando todos los espejos para cada uno y luego midiendo el calor generado.
  • Elimine las configuraciones de campo espejo que generan el menor calor de la lista.
  • Genere algunas configuraciones nuevas mediante la recombinación de partes de las configuraciones que permanecen en la lista.
  • Repita hasta que las configuraciones converjan en una única solución o la mejora en cada iteración caiga por debajo de algún umbral (es decir, haya alcanzado "lo suficientemente bueno").

Además, debo señalar que si prueba el método anterior, lo que está tratando de optimizar es la calibración del sensor de espejo, no la posición. Cada paso llevará un tiempo, por lo que deberá tener en cuenta el movimiento del sol a medida que avanza el proceso. El "ajuste" para cada espejo no es la posición sino el error del sensor, es decir, la diferencia entre la lectura del sensor y la lectura ideal.

Caleb
fuente
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Casi odio escribir esto.

  • Determine a partir de una célula solar si el sol está brillando o no.
  • Si el sol está brillando, comience con el espejo en (0, 0).
  • Gire el espejo a 0 en el eje x.
  • Gire el espejo a lo largo de todo el eje Y. En cada paso, mida para ver si aumenta la producción de calor de su colector solar. Si es así, deténgase y avance al siguiente espejo en la matriz.
  • Gire el espejo a lo largo del eje X un paso. Repita el paso anterior.
  • Si el espejo se ha girado a lo largo de todo el eje x e y sin aumentar la producción de calor, marque el espejo como si necesita mantenimiento y muévase a x = 0 e y = 0.
  • Repita todos los pasos con cada espejo en la matriz de espejos.
  • Espera una hora y repite todos los pasos.
Gilbert Le Blanc
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Simple, sin embargo, este enfoque está lejos de ser óptimo, suponiendo que la rotación de los espejos cuesta energía .....
mikera
Sin embargo, eso no es digno de publicación.
Trabajo
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@ Job Oh, lo siento, ¿querías que SE.Programmers te ayudara con tu tesis? Sabía que el tema de la tarea era un problema, pero ¿ahora tenemos estudiantes graduados que quieren que hagamos su trabajo?
Philip
@mikera: Cierto, esta es una solución de fuerza bruta. Sin embargo, dado que una de las ediciones de aclaración fue "Además, dos espejos pueden estar en la posición (4, 42) pero apuntando en direcciones opuestas en el mundo real", no veo ningún atajo.
Gilbert Le Blanc
@ Gilbert: debe utilizar la información de mediciones anteriores. Dos mediciones, por ejemplo, son suficientes para obtener una estimación de gradiente parcial. Luego puede comenzar a utilizar métodos como el descenso de gradiente para encontrar la posición óptima. ¡Mucho mejor que la fuerza bruta, especialmente porque el problema de optimización en este caso es probable que sea convexo!
mikera