Як штучний інтелект може підвищити ефективність фотоелектричних систем

Штучний інтелект (AI) відіграє все більш важливу роль у підвищенні ефективності фотоелектричних систем. Використовуючи технології AI, можуть бути оптимізовані різні аспекти роботи та обслуговування сонячних систем, що призводить до підвищення виробництва енергії та економічної ефективності.

Аналіз даних та розпізнавання шаблонів

Центральною перевагою ШІ у фотоелектричних системах є здатність аналізувати велику кількість даних. Системи AI можуть аналізувати прогнози погоди, історичні дані про врожайність та моніторинг у режимі реального часу з метою обчислення оптимального режиму роботи сонячної системи. Це дає можливість адаптувати нахил сонячних модулів або змінити його вирівнювання з метою досягнення максимального виходу.

AI також може розпізнати закономірності, які можуть уникнути людських операторів. Сюди входить виявлення затінення алгоритмами обробки зображень, які можуть відповідно регулювати вирівнювання сонячних батарей, щоб максимізувати продуктивність.

Підходить для цього:

• Програми AI: Хто має найбільші ринкові частки серед моделей AI? У яких галузях та бізнес -процесах вони вже використовуються?

Точність прогнозу

Інтеграція AI та великих даних значно покращила точність прогнозу. Розширені алгоритми аналізують метеорологічні дані та врожайність історичної енергії, щоб зробити точні прогнози для виробництва енергії. Ці прогнози дозволяють більш точне планування та контроль енергетичних потоків, що збільшує оптимізацію фотоелектричних систем до нового рівня.

Самооптимізація та вперед -пошук технічного обслуговування

Чудовою характеристикою ШІ є ваша здатність оптимізувати самооптимізацію. Інтелектуальні алгоритми навчаються з попередніх даних про продуктивність та вносять коригування в режимі реального часу. Система постійно адаптується до змін у районі, таких як погодні умови та стан системи. Це призводить до постійного поліпшення виробництва енергії.

Крім того, AI дозволяє переглянути вперед технічне обслуговування за допомогою постійного моніторингу продуктивності системи. Аномалії можна розпізнати на ранній стадії, що дозволяє операторам вживати заходів вчасно, перш ніж відбудеться дорогі збої. Це не тільки економить гроші, але й продовжує тривалість життя систем.

Ефективне управління енергією

Системи управління енергією на основі AI не тільки оптимізують зберігання, але й споживання сонячної енергії. AI аналізує ціни на енергію та структури споживання, а потім вирішують, коли має сенс використовувати раніше збережену електроенергію або подавати її безпосередньо в мережу. Це сприяє як економічній ефективності, так і стабільності мережі.

Інноваційні технології та додатки

Поєднання ШІ з іншими інноваційними технологіями, такими як трекери, може додатково підвищити ефективність сонячних парків. Ці технології дозволяють більш точне відстеження сонячних модулів після положення Сонця, що максимально врожай. Такі проекти, як " Solarpark 2.0 " Інтенсивно досліджувати технологічний інститут Карлсрухе.

Іншим прикладом є пілотний проект австрійського стартового Raicoon з Amazon, який показує, як автономна, контрольована AI, може збільшити сонячні показники на 15 відсотків. Це повністю автоматизоване операційне управління визнає аномалії на початку та виправляє його до того, як відбудеться дороге пошкодження.

Прогресивна інтеграція

Майбутнє фотоелектрики полягає в розумному використанні AI та великих даних. Точний аналіз даних, вдосконалені прогнози та здатність оптимізувати самооптимізацію піднімаються на ефективність та продуктивність систем сонячної енергії до раніше неперевершеного рівня. Прогресивна інтеграція цих технологій обіцяє стійке та економічно ефективне майбутнє для приватних та комерційних клієнтів.

Штучний інтелект пропонує величезний потенціал для підвищення ефективності фотоелектричних систем шляхом оптимізації виробництва енергії, технічного обслуговування вперед та ефективного управління енергією. Ці розробки мають вирішальне значення для успіху енергетичного переходу та вносять вагомий внесок у стійку енергію.

Максимальне відстеження точки потужності (відстеження MPP) - це процедура, яка використовується у фотоелектричних системах для отримання максимальної продуктивності з сонячних модулів. MPP - це точка напруги електроенергії, характерна для сонячного модуля, де виробляється найвища продуктивність. Оскільки ця точка залежить від таких факторів, як сонячне світло та температура, він постійно змінюється.

Як працює відстеження MPP

Коригування робочих параметрів

Трекер MPP постійно контролює напругу та струм сонячних модулів і адаптує робочі параметри, щоб завжди працювати близько до поточного MPP.

DC

Трекер MPP складається з перетворювача постійного струму та мікроконтролера. Перетворювач адаптує опір навантаження, щоб підтримувати напругу постійним і, таким чином, досягти максимальної продуктивності.

Адаптивне регулювання

Мікроконтролер постійно вимірює струм та напругу, щоб знайти MPP та динамічно адаптувати систему до змін умов.

Методи відстеження MPP-Perturb та спостереження (P&O)

Цей процес поступово змінює напругу і спостерігає, чи покращується продуктивність. У разі збільшення продуктивності напруга буде продовжувати регулюватися в одному напрямку, інакше напрямок зворотний.

Поступове провідне значення

Тут підвищення ефективності аналізується стосовно зміни напруги. MPP досягається, коли виведення продуктивності по відношенню до напруги дорівнює нулю.

Процедура співвідношення напруги

Напруга утримується на фіксованому відсотках напруги в режимі очікування. Цей простий процес підходить для менш складних систем.

Відстеження MPP має вирішальне значення для ефективності фотоелектричних систем, оскільки це гарантує, що модулі завжди можуть працювати з максимальними показниками, що особливо важливо в зміні умов навколишнього середовища.

Оптимізація відстеження MPP за допомогою штучного інтелекту (AI) підвищує ефективність фотоелектричних систем, визначаючи та регулюючи максимальну точку потужності (MPP) точніше та швидше. Ось найважливіші аспекти того, як AI використовується в цій галузі:

Як працює відстеження MPP

MPP - це точка напруги електроенергії, характерна для сонячного модуля, де виробляється максимальна продуктивність. Оскільки ця точка постійно рухається через зміни променів сонця, температури та інших умов навколишнього середовища, відстеження MPP повинно здійснюватися постійно. Традиційні трекери MPP використовують такі алгоритми, як "збурення та спостереження" або "поступовий провідник", щоб знайти оптимальну точку.

Використання AI у відстеженні MPP

Точне коригування

Системи на основі AI використовують такі алгоритми, як нейронні мережі або нечітка логіка, щоб детальніше визначити MPP в складних та сильно коливальних умовах. Ці методи можуть краще реагувати на швидкі зміни, ніж звичайні алгоритми.

Аналіз даних

AI може проаналізувати велику кількість даних, щоб розпізнати закономірності та робити прогнози, використовуючи оптимальну робочу точку. Це дозволяє динамічну адаптацію до змін, таких як затінення або забруднення.

Прогнози продуктивності

Інтегруючи дані датчиків та прогнози погоди, AI може передбачити майбутню ефективність Сонячної системи та оптимізувати операцію відповідно.

Переваги оптимізації MPP на основі AI

Підвищена ефективність

Через більш точне визначення MPP, вихід енергії може бути максимально максимізований, що особливо вигідно у великих системах з різними умовами.

Зменшені втрати

AI допомагає мінімізувати втрати за допомогою локальних максимумів, визначивши глобальні максимуми та інтегруючи управління тінями.

Загалом, інтеграція ШІ в відстеження MPP сприяє підвищенню ефективності та надійності фотоелектричних систем, що має вирішальне значення для стійкої енергопостачання.

Підходить для цього:

• Нова та інноваційна: децентралізована та модульна сонячна система Plug & Play - на відміну від інших

Штучний інтелект (AI) може по -різному розширити тривалість життя фотоелектричних систем, зокрема, оптимізуючи стратегії експлуатації та прогнозне обслуговування.

Оптимізовані стратегії експлуатації

Індивідуальна адаптація

Моделі на основі AI можуть відображати індивідуальне старіння компонентів, таких як інвертори. Ці моделі використовують дані з тривалих тестів та датчиків для створення цифрових близнюків пристроїв. Ці близнюки допомагають розробити стратегії експлуатації, які розробляються, що адаптують центральні параметри відповідно до старіння, не впливаючи на продуктивність.

Вперед -Вигляд технічного обслуговування

Виявлення аномалі

Системи на основі AI постійно стежать за продуктивністю систем та розпізнають аномалії на ранній стадії. Це дає змогу потенційним проблемам виявити та виправити, перш ніж вони призведуть до більших збоїв.

Прогнозне обслуговування

Аналізуючи дані в реальному часі, AI може передбачити вимоги до технічного обслуговування і, таким чином, мінімізувати час. Це не тільки зменшує експлуатаційні витрати, але й продовжує тривалість життя систем.

Ефективне управління енергією

Оптимізація енергії

KI допомагає оптимізувати потік енергії в системі, адаптуючи операцію до зміни умов навколишнього середовища. Це максимально збільшує ефективність і сприяє продовженню терміну служби.

Завдяки цим заходам AI рішуче сприяє підвищенню надійності та довговічності фотоелектричних систем і, таким чином, підвищення його економічної прибутковості.

Підходить для цього:

• S Mart Grid: Штучний інтелект у галузі відновлюваних енергій
• Блог для відновлюваної енергії