기계 학습을 사용하여 태양 광 어레이에서 거울을 조준하고 있습니까?


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Energy Innovations의 다음 디자인과 유사하게 태양열 집열기에 빛을 집중시키는 여러 개의 독립 거울이있는 태양열 집열기에 대해 생각해 왔습니다.

태양 광 어레이

이 태양 전지판 조립에 결함이 있기 때문에 다음과 같은 가정 (또는 그 부족)을 진행하고 있습니다.

  • 소프트웨어는 각 미러의 "위치"를 알고 있지만이 위치가 실제 또는 다른 미러와 어떤 관련이 있는지는 알지 못합니다. 이것은 거울 보정이 불량하거나 거울에 영향을 줄 수있는 다른 환경 요인을 설명합니다.

  • 미러가 한 방향으로 10 개를 이동 한 다음 반대 방향으로 10 개를 이동하면 원래 시작된 위치로 끝납니다.

기계 학습을 사용하여 거울을 올바르게 배치하고 집광기에 빛의 초점을 맞추고 싶습니다. 컬렉터 내부의 열과 전력 출력을 최대화하기 위해 미러 위치를 최적화하여 최적화 문제로 접근 할 것으로 기대합니다.

문제는 시끄러운 고차원 공간에서 작은 대상을 찾는 것입니다 (각 거울에는 2 개의 회전축이 있다고 간주). 내가 기대하는 몇 가지 문제는 다음과 같습니다.

  • 흐린 날, 완벽한 거울 정렬에 걸려 넘어 지더라도 당시에는 흐려질 수 있습니다.

  • 시끄러운 센서 데이터

  • 태양은 움직이는 목표이며 경로를 따라 이동하며 매일 다른 경로를 따릅니다. 태양의 정확한 위치를 언제든지 계산할 수는 있지만 그 위치가 거울과 어떤 관련이 있는지 알 수는 없습니다.

제 질문은 태양 광 배열에 관한 것이 아니라 잡음이 많은 고차원 공간의 작은 목표에 도움이 될 수있는 가능한 머신 러닝 기술입니다. 나는이 질문에 대한 촉매제 였고 좋은 예이기 때문에 태양 배열을 언급했다.

시끄러운 고차원 공간에서 이러한 작은 목표를 찾을 수있는 기계 학습 기술은 무엇입니까?

편집하다:

몇 가지 추가 생각 :

  • 예, 실제 세계에서 태양의 위치를 ​​계산할 수 있지만 거울 위치가 실제 세계와 어떻게 관련되어 있는지 알 수는 없습니다 (어떻게 배우지 않는 한). 태양의 방위각은 220도이고 태양의 고도는 60도이며 거울이 제 위치에 있음을 알고있을 것입니다 (-20, 42). 이제 거울이 태양과 정확하게 정렬되어 있습니까? 당신은 모른다.

  • 매우 정교한 열 측정이 있다고 가정하고 "이 열 수준에는 2 개의 거울이 올바르게 정렬되어 있어야합니다"라는 것을 알고 있습니다. 이제 문제는 어떤 두 개의 거울 (25 개 이상)이 올바르게 정렬되어 있습니까?

  • 내가 고려한 한 가지 해결책은 태양의 방위각과 고도를 입력으로 사용하고 각 거울의 2 축에 해당하는 각 거울에 대해 2 개의 값을 갖는 큰 배열을 출력하는 신경망을 사용하여 올바른 "정렬 기능"을 근사화하는 것입니다. 최고의 훈련 방법이 무엇인지 잘 모르겠습니다.

더 많은 생각 :

  • 거울에는 소프트웨어가 액세스 할 수있는 좌표계가 있지만 소프트웨어는이 좌표계가 실제 세계와 어떻게 관련되어 있는지 모릅니다. 거울이 제 위치에 있다고 가정하자 (4, 42). 그게 무슨 뜻이야? 나는 소프트웨어를 모른다. 그러나 거울을 움직 인 다음 다시 (4, 42)로 옮기면 거울이 이전과 같은 위치에 있다는 것을 알고 있습니다. 또한 두 개의 거울이 위치 (4, 42)에있을 수 있지만 실제 환경에서 반대 방향을 가리킬 수 있습니다.

  • 그렇습니다. 고품질 센서가 많으면 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 에너지 혁신은 내가 말할 수있는 최선의 선택이 아닙니다. 아마도 그들은 정말 멋진 센서를 많이 사용하고 사람들은 "나는 단지 태양 전지 패널을 구입할 것입니다. 더 저렴합니다"라고 말했습니다.

  • 시스템의 유일한 센서는 수집기 헤드에 있습니다.


귀하의 질문에 대답하지 못해 죄송하지만 갑자기 게시물을 통해 아이디어를 읽었습니다. 다른 사람의 측정 값을 사용하여 가장 잘 정렬 된 사람을 결정하고 표준 편차를 최대한 작게하고 모든 사람이 모집단의 최대 값 이상을 생성해야한다는 전반적인 목표를 결정하는 것이 합리적이지 않습니까?
AlexanderBrevig


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휴대 전화가 어디에 있는지와 위치를 알고있는 세계에서, 헬리오 스타트의 거울이 비현실적이지 않다는 가정은 비현실적입니다.
mouviciel

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배열의 위치, 각 미러가 해당 점을 기준으로하는 위치, 수집기가 각 미러를 기준으로하는 위치 및 배열의 ​​방향 (방위 방향)을 알고 있다면 원하는 모든 것을 계산할 수 있습니다. 이것은 기계 학습 문제가 아니라 모든 기하학입니다.
Blrfl

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새 편집 내용이 보입니다. 당신의 문제가 거울 좌표를 방위각과 고도로 변환하는 것처럼 보일 것 같습니다. 배열이나 기계 학습이 필요하지 않아야합니다. 아마도 상수가있는 몇 가지 간단한 수학 방정식 일 것입니다.
Robert Harvey

답변:


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태양의 경로 를 예측할 수 있으므로 시간, 연중 무휴, 위도 및 경도를 알고 있으면 거울을 이미 매우 가깝게 정렬 할 수 있습니다.

이를 위해 머신 러닝이 필요하지 않습니다.

자신이 가리키는 방향을 모르는 거울이있는 경우 (예 : 고도 및 방위각 측정 값과 위치를 상관시킬 수없는 경우) 시야가 넓은 카메라를 사용하여 밝은 곳까지 하늘을 쓸 수 있습니다. 카메라보기에 흰색 점이 나타납니다. 그런 다음 밝은 점이 카메라보기의 중앙에 올 때까지 간단한 x / y 계산을 사용하여 거울을 해당 점쪽으로 이동할 수 있습니다. 카메라에 어두운 필터를 두어 태양이 보이도록하십시오.

그러나, 귀하의 질문 상태는 당신이 것을 거울이 뾰족한 어디에 알고있다. 미러에 센서의 위치를 ​​알려주는 센서가있는 경우 해당 위치 측정 값을 실제 방위각 및 고도 번호와 연관시킬 수 있습니다.

하나의 태양 전지로 흐린 날을 감지하거나 거울에 열이없는 것이 매우 간단하다고 생각합니다.


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여전히 어셈블리 결함을 고려해야하지만 이것은 기계 학습과 관련이없는 교정 문제입니다. 제어 공학은보다 관련성이 높은 이론적 프레임 워크가 될 것입니다.
mouviciel

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@FrustratedWithFormsDesigner : 거울이 철도 차량에 장착 된 경우, 가정합니다. 최신 GPS 및 레벨링 센서가이 문제를 해결합니다.
Robert Harvey

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@RobertHarvey :하지만 재미 있을까요? ;)
FrustratedWithFormsDesigner

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수백 개의 미러가 있다는 사실은 큰 문제가 아니며 각 개별 미러의 동작은 인접 미러에 의존하지 않습니다. 의도적으로이 문제를 실제보다 어렵게 만들고 있습니다.
whatsisname

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@ Buttons840 : 미러의 실제 위치와 관련하여 위치 센서의 의미를 상관시킬 방법이 없다면 머신 러닝은 위치 센서를 도와주는 데 도움이되지 않습니다. 그 데이터없이 당신이하는 모든 것은 본질적으로 취한 사람의 산책입니다. 거친 보정은 디자인의 요소가되어야합니다. 각 거울을 태양에 대고 래스터 링하고 수집기의 출력을 관찰하여 정밀 교정을 수행 할 수 있습니다. Whatsisname은 절대적으로 옳습니다. 당신은 이것을 필요 이상으로 어렵게 만들고 있습니다.
Blrfl

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이러한 종류의 응용 분야에서 태양열 집열기를 가리 키려고하는 거울 분야에서는 태양의 위치, 거울의 위치, 각도, 각도 등을 계산할 수 있습니다. 그들은 당신의 수집가를 가리 킵니다. 수학적 모델입니다. 가까이있을거야 아마 충분히 가까이.

모델의 불완전 성과 편차를 처리하기 위해 미러를 교정하는 경우 :
한 번에 하나의 미러를 흔 듭니다. 출력이 증가하면 변경 사항을 유지하십시오. 변경 사항을로 저장하십시오 calOffset. 다 끝냈어

Harvey에 동의합니다. 머신 러닝은 이것으로 과잉입니다.

그러나 낮잠을 자고 태양을 찾아가는 모바일 자율 시스템을 원한다고 가정 해 봅시다 . 그리고 우리는 시간을 유지하기 위해 $ 0.05 배터리를 감당할 수 없습니다. 그리고 그것이 이동하기 때문에, 태양은 어떤 방향으로 신인지 알 수 있습니다. 그리고 모든 인간이 죽었습니다. 그리고 우리의 로봇 태양 전지 대 군주들은 진지한 비판을 받았으며, 그들이 일어났던 세계의 어느 부분을 모르고 있습니다. 그리고 그들의 GPS는 신호를 포착 할 수 없습니다. 그리고 그들의 친구 중 누구도 무슨 일이 있었는지 알지 못합니다.

1) 하나의 미러로 해당 영역을 스윕하고 전원 출력이 급상승하는지 확인합니다. 구름이나 물건이 아닌지 확인하기 위해 몇 번 반복하십시오.
2) 이제 태양의 위치를 ​​알고 있습니다. git it.
3) 한 시간 기다립니다.
4) 거울로 전체 영역을 다시 쓸어 내십시오. 스파이크. 구름. 야다 야다.
5) 이제 태양의 경로를 알고 있습니다. 서보 한계에 도달 할 때까지 또는 전원이 끊길 때까지 따르십시오.
6) 180도 회전하고 12 시간 동안 기다리십시오.
7) 청소를하십시오.
8) 태양의 설정 위치와 상승 위치의 차이에서 이제 위도 / 계절 *을 대략 알 수 있습니다. (적어도 적도에서의 오프셋. 남쪽에서 북쪽을 모르는 경우). 그에 따라 조정하십시오.
9) 하루를 기다리십시오. 일출 위치의 차이에 유의하십시오. 이제 동지의 어느 쪽인지 알고 있습니다.
10) 6 개월 동안 위쪽으로 기다립니다. 일출 방향이 최고점 인 지점에 유의하십시오. 당신은 지금 당신이 겨울 또는 여름에 있는지 알고, 다음 EON에 대한 태양의 경로를 안전하게 알아낼 수 있습니다.

"지금 당신이 알고있는"단계가 명확하지 않다면 답은 MATH (그리고 지구의 궤도 역학 **)입니다. Mr. Math는 당신의 친구입니다. 그는 당신에게 말할 수 있습니다. 그리고 평등공리 또는 그와 같은 일부가 거짓으로 밝혀 지지 않는 한, 그를 믿을 수도 있습니다.

* 북극 또는 남극권에서는 제공되지 않습니다.
**이 상품은 화성, 금성, 타이탄, 이오 및 기타 일부 지역에서는 유효하지 않습니다.


언급했듯이 나는 실제 세계에서 거울의 위치를 ​​모른다는 가정하에 진행하고 있으며, 어떤 수학으로 "충분히 근접 할 수있다"는 주장은 근거가 없다.
Buttons840

실제 세계에서 거울의 위치를 ​​모른다고 말할 때 정확히 무엇을 의미합니까? 휴대 전화에 몇 미터 이내의 위도와 경도 좌표를 제공 할 수있는 GPS가 있습니다.
Robert Harvey

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GPS가 태양 발적 또는 케슬러 폭탄에 의해 작동하지 않는다고 가정합니다.
세계 엔지니어

@WorldEngineer-머신 러닝을 제외한 모든 것이 작동하지 않는다고 가정하면 머신 러닝이 해결책일까요?
mouviciel

@mouviciel 아니오, 일부 서보 또는 센서가 없으면 머신 러닝은 배울 필요가 없으며 모든 생각 후에 할 일이 없습니다.
필립

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귀하의 질문은 장치 그룹의 자동 교정과 마찬가지로 기계 학습과 관련이없는 것 같습니다. 위치 센서가있는 장치 (미러)가 있고 장치를 가리키고 싶은 위치는 알고 있지만 센서 출력이 실제 세계와 어떤 관계가 있는지는 모릅니다. 따라서 장치를 교정해야합니다. 정확한 위치를 찾아서 센서 판독 값이 실제 위치와 어떤 관련이 있는지 확인할 수 있습니다. 보정이 완료되면 센서를 사용하여 장치를 배치 할 수있는 것처럼 들립니다.

이 모든 것을 감안할 때 각 장치를 개별적으로 보정해야합니다 . 일종의 검색 알고리즘을 사용하여 자동으로 수행 할 수 있습니다. 길버트 르 블랑 (Gilbert Le Blanc)은 효과가있는 것을 설명합니다. 또 다른 방법은 센서 데이터가 정확하다고 가정하고 미러를 대략 올바른 위치로 향하게하는 데 사용하는 것입니다. 그런 다음 대상을 칠 때까지 바깥쪽으로 나선형으로 패턴을 이동하십시오.

모든 미러를 한 번에 조정하려면 유전자 알고리즘이 필요할 수 있습니다.

  • 각 미러에 대해 임의의 설정을 선택하여 어레이에 저장하십시오. 몇 개의 미러 필드 구성을 갖도록 반복하십시오.
  • 그런 다음 미러 필드 구성을 통해 각 미러에 대한 모든 미러를 설정 한 다음 생성 된 열을 측정하십시오.
  • 목록에서 가장 적은 열을 발생시키는 미러 필드 구성을 제거하십시오.
  • 목록에 남아있는 구성 부분을 재결합하여 새로운 구성을 생성하십시오.
  • 구성이 단일 솔루션으로 수렴 될 때까지 반복하거나 각 반복의 개선이 일부 임계 값 아래로 떨어질 때까지 (즉, "충분히 양호"에 도달 함) 반복하십시오.

또한 위의 방법을 시도하면 최적화하려는 것은 위치가 아닌 미러 센서 교정입니다. 각 단계에는 시간이 걸리므로 프로세스가 진행될 때 태양의 움직임을 고려해야합니다. 각 미러의 "설정"은 위치가 아니라 센서 오류, 즉 센서 판독 값과 이상적인 판독 값의 차이입니다.


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나는 이것을 쓰는 것이 거의 싫어.

  • 태양이 빛을 발하고 있는지 여부를 태양 전지에서 결정하십시오.
  • 태양이 비치면 (0, 0)에서 거울로 시작하십시오.
  • x 축에서 미러를 0으로 회전합니다.
  • 전체 Y 축을 따라 미러를 회전시킵니다. 각 단계에서 태양열 집열기의 열 출력이 증가하는지 측정하십시오. 그렇다면 멈추고 어레이의 다음 미러로 이동하십시오.
  • X 축을 따라 한 단계 씩 미러를 회전시킵니다. 이전 단계를 반복하십시오.
  • 열 출력을 증가시키지 않고 전체 x 및 y 축을 따라 미러를 회전 한 경우 유지 보수가 필요한 것으로 미러를 표시하고 x = 0 및 y = 0으로 이동합니다.
  • 미러 배열의 모든 미러에 대해 모든 단계를 반복하십시오.
  • 한 시간 정도 기다렸다가 모든 단계를 반복하십시오.

간단하지만,이 방법은 거울의 회전에 에너지 비용이 든다는 가정하에 최적의 방법과는 거리가 멀다 ..
mikera

그것은 출판 가치가 없습니다.
Job

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@Job 오 죄송합니다. SE.Programmers가 논문을 도와 주도록 하시겠습니까? 숙제 문제가 일종의 문제라는 것을 알았지 만 이제는 학생들이 일을하도록하려는 대학원생이 있습니까?
Philip

@ mikera : 사실, 이것은 무차별 대입 솔루션입니다. 그러나 설명 편집 중 하나는 "추가로 두 개의 미러가 (4, 42) 위치에 있지만 실제 세계에서 반대 방향을 가리키고 있습니다"라는 것이 었으므로 바로 가기가 표시되지 않습니다.
길버트 르 블랑

@ Gilbert-이전 측정 정보를 사용해야합니다. 예를 들어, 두 가지 측정만으로 부분 경사 추정치를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 경사 하강과 같은 방법을 사용하여 최적의 위치를 ​​찾을 수 있습니다. 특히이 경우 최적화 문제가 볼록 할 수 있기 때문에 무차별 대입보다 훨씬 낫습니다!
mikera
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