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Il team di Dofware, in collaborazione con l’Università degli Studi di Torino, ha implementato nell’ambito del progetto HOME un modello in grado di riprodurre il comportamento e la produttività dei pannelli fotovoltaici. L’approccio ideato è frutto della cooperazione tra modelli fisici e modelli di Machine Learning.
Con Modelica è stato sviluppato un gemello digitale del pannello fotovoltaico incentrato sulla riproduzione delle sue proprietà fisiche, mentre con l’applicazione di tecniche di Machine Learning sono stati sfruttati i dati rilevati da campo per generare un gemello digitale alternativo.
Il risultato migliore è stato ottenuto dall’integrazione dei due approcci, arrivando a predizioni molto accurate ed attendibili.
Questa soluzione apre la strada a nuove vie di sviluppo, nelle quali modelli fisico-numerici e di machine-learning possono contribuire in maniera rapida ed efficace a miglioramenti finora difficilmente prevedibili, non solo nell’ambito fotovoltaico.
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