論文の概要: Energy Yield and Lifetime Climate Classification via Machine Learning for Optimizing Photovoltaic Module Design and Materials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25448v1
- Date: Wed, 26 Aug 2026 07:12:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.64288
- Title: Energy Yield and Lifetime Climate Classification via Machine Learning for Optimizing Photovoltaic Module Design and Materials
- Title（参考訳）: 太陽電池モジュール設計・材料最適化のための機械学習によるエネルギー収量・ライフサイクル気候分類
- Abstract要約: 様々な機械学習(ML)技術を用いて、PVアプリケーションに適した気候分類フレームワークを開発する。
我々のアプローチは、エネルギー収量と、気候に依存した劣化を伴うモジュール寿命の両方を取り入れている。
その結果は、PVモジュールの最適化、システムシットの決定、および比較パフォーマンス研究など、幅広いアプリケーションをサポートすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.798185135917084
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: To resiliently and sustainably meet our future energy demand, photovoltaic (PV) modules must be deployed across a broad and diverse range of geographical regions with varying operating conditions. As these conditions strongly affect both performance and optimal system design, a dedicated PV-specific climate classification can be of great use. In this work, we develop a climate classification framework tailored to PV applications using a variety of machine learning (ML) techniques. Building on previous studies, our approach incorporates both energy yield, and for the first time, also the module lifetime with climate dependent degradation. We generate an interpolated dataset containing twelve input features and two target variables (i.e. energy yield and module lifetime). Feature importance analysis shows that annual global horizontal irradiation and ambient temperature are the most influential predictors. The most accurate regression model achieves root mean square errors (RMSE) of 0.007 MWh for energy yield and 1.5 years for lifetime prediction. The calculated feature importance scores are then integrated into a hierarchical clustering framework, resulting in 6 primary climate clusters (Tropical, Desert, Continental, Temperate, Boreal, and Polar) and 15 corresponding subclusters. Our analysis shows that the low temperature continental climate offers the highest discounted lifetime energy yield. These results can support a wide range of applications, including PV module optimization, system siting decisions, and comparative performance studies.
- Abstract（参考訳）: 将来的なエネルギー需要に弾力的かつ持続的に対応するためには、太陽光発電モジュールは、様々な運用条件で広範囲で多様な地理的領域に展開する必要がある。
これらの条件は、性能と最適システム設計の両方に強く影響するため、専用のPV固有の気候分類は、非常に有用である。
本研究では、様々な機械学習(ML)技術を用いて、PVアプリケーションに適した気候分類フレームワークを開発する。
これまでの研究では、エネルギー収量と、気候依存劣化を伴うモジュール寿命を両立させてきた。
我々は12の入力特徴と2つの目標変数(すなわちエネルギー収量とモジュール寿命)を含む補間データセットを生成する。
特徴的重要性分析により,年次地球水平照射と環境温度が最も影響のある予測因子であることが示唆された。
最も正確な回帰モデルでは、エネルギー収率0.007 MWhの根平均二乗誤差(RMSE)と寿命予測1.5年を達成している。
計算された特徴量スコアは階層的なクラスタリングフレームワークに統合され、結果として6つの主要な気候クラスタ(熱帯、砂漠、大陸、テンペレート、ボレアル、極)と15のサブクラスタとなる。
我々の分析では、低温の大陸性気候が最も寿命の低いエネルギーを消費している。
これらの結果は、PVモジュール最適化、システム座決定、および比較性能研究など、幅広いアプリケーションをサポートすることができる。
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