Système de suivi mono-axe avec algorithme d’évitement d’ombrage

Aperçu du produit

Les algorithmes conventionnels de suivi arrière utilisent un modèle géométrique de la position du soleil et des dimensions du champ photovoltaïque pour calculer les angles des rangées afin d’éviter les ombres entre rangées. Cette méthode fonctionne bien sur un terrain parfaitement plat avec des rangées uniformes — mais les sites réels présentent des variations micro-topographiques, des espacements inégaux entre rangées dus aux tolérances d’installation des fondations, ainsi que des conditions de lumière diffuse que le modèle géométrique ne peut pas prendre en compte.

Le système de suivi arrière mono-axe piloté par IA remplace le modèle géométrique par un contrôleur basé sur l’apprentissage automatique qui optimise continuellement les angles des rangées à partir des données électriques en temps réel au niveau des chaînes CC. Plutôt que de calculer où l’ombrage devrait se produire, l’IA détecte où il se produit effectivement et ajuste les angles en conséquence.

Comment ça marche :

Le courant CC de chaque chaîne associée à une rangée est surveillé au niveau du tableau de combinaison (aucun capteur supplémentaire requis — ces données sont déjà disponibles dans le système SCADA de la centrale)

Pendant les périodes de déplacement arrière (tôt le matin, en fin d’après-midi), le contrôleur IA effectue des micro-ajustements de l’angle de chaque rangée

Lorsque le courant d’une rangée diminue par rapport à celui de ses voisines — ce qui indique une ombre — le contrôleur ajuste uniquement cette rangée spécifique, et non toutes les rangées de façon uniforme

Au fil du temps, le modèle d’apprentissage automatique (ML) apprend le motif d’ombrage propre au site et prédit les angles optimaux pour des conditions données de moment, de date et de météo, réduisant ainsi la nécessité de micro-ajustements actifs

Bénéfice mesuré : les pertes dues à l’ombrage sont réduites jusqu’à 90 % par rapport au déplacement arrière géométrique, ce qui se traduit par un gain énergétique annuel supplémentaire d’environ 2 à 4 % par rapport à un suiveur standard utilisant le déplacement arrière géométrique — obtenu sans coût matériel supplémentaire autre que la mise à jour du micrologiciel du contrôleur.

Spécifications techniques

Applications

Sites présentant un relief irrégulier ou des variations de micro-topographie

Dispositions de suiveurs à forte densité (rapport de recouvrement au sol de 0,45)

Projets pour lesquels chaque amélioration de 1 % du rendement se traduit par des recettes PPA significatives

Rétrofit possible sur les installations de suiveurs existantes (mise à jour du micrologiciel du contrôleur uniquement)

FAQ

Q. Le contrôleur IA nécessite-t-il une connexion Internet ?

Non. Le modèle d’apprentissage automatique (ML) s’exécute sur un contrôleur embarqué situé dans la salle de contrôle de l’installation. L’entraînement initial du modèle utilise 2 à 4 semaines de données opérationnelles sur site afin d’apprendre les motifs spécifiques d’ombrage propres au site. Une fois entraîné, le modèle s’exécute localement. Une connectivité périodique au cloud est facultative, uniquement pour les mises à jour à distance du micrologiciel et l’évaluation des performances.

Q. Cette solution peut-elle être installée sur des installations de trackers existantes ?

Oui, à condition que le matériel existant du tracker (motoréducteur azimutal, tube de couple, fondation) soit mécaniquement en bon état. La mise à niveau consiste uniquement en un remplacement du micrologiciel du contrôleur et en la configuration de l’alimentation des données de courant au niveau des chaînes, provenant du système SCADA de l’installation. Aucune modification mécanique n’est requise.

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