Mesterséges intelligenciás visszatartási egytengelyes követőrendszer

Termék áttekintése

A hagyományos visszakövetési algoritmusok a nap pozíciójának geometriai modelljét és a tömb méreteit használják fel a sorok szögének kiszámításához, hogy megelőzzék a sorok közötti árnyékolást. Ez jól működik teljesen sík terepen egyenletes sorokkal – azonban a valós projektterületeken mikro-topográfiai változások, a szerelési tűrések miatti egyenetlen sor távolságok és a szórt fényviszonyok fordulnak elő, amelyeket a geometriai modell nem tud figyelembe venni.

Az MI-alapú visszakövetéses egyszerű tengelyű követőrendszer a geometriai modellt egy gépi tanuláson alapuló vezérlővel helyettesíti, amely folyamatosan optimalizálja a sorok szögét a valós idejű, soronkénti egyenáramú (DC) kimeneti adatok alapján. Az MI nem azt számítja ki, hol kellene árnyékolódnia, hanem észleli, hol történik éppen az árnyékolás, és ennek megfelelően állítja be a szögeket.

Hogyan működik:

Minden sor egyenáramú (DC) vezetékáramát a kombináló doboz szintjén figyelik (további érzékelők nem szükségesek – az adatok már rendelkezésre állnak az erőmű SCADA rendszerében)

A visszatérési időszakokban (korai reggel, késő délután) a mesterséges intelligencia vezérlő mikroállításokat hajt végre minden sor szögén

Amikor egy sor árama csökken a szomszédos sorokhoz képest – ami árnyékolást jelez –, a vezérlő csak ezt a konkrét sort állítja be, nem pedig egységesen az összes sort

Idővel a gépi tanulási modell megtanulja a helyspecifikus árnyékolási mintát, és előrejelzi az optimális szögeket az adott időpont/dátum/időjárási körülmények alapján, csökkentve az aktív mikroállítások szükségességét

Mért előny: Az árnyékolási veszteségek akár 90%-kal csökkentek a geometriai visszatéréshez képest, ami kb. 2–4% többlet éves energiatermelést eredményez egy szokásos, geometriai visszatérésű követőrendszerhez képest – kizárólag a vezérlőfirmver frissítésének költségével, további hardverköltség nélkül.

Műszaki specifikációk

Alkalmazások

Egyenetlen tereppel vagy mikro-topográfiai változásokkal rendelkező helyszínek

Nagy sűrűségű követő elrendezések (GCR 0,45)

Olyan projektek, ahol minden 1%-os hozamnövekedés jelentős PPA-bevételt eredményez

Visszatehető meglévő követő telepítésekre (csak vezérlő szoftverfrissítés)

GYIK

K. Szükséges-e internetkapcsolat az MI vezérlőhöz?

Nem. A gépi tanulási modell egy peremvezérlőn fut, amely a növény irányítószobájában helyezkedik el. A kezdeti modelltanításhoz 2–4 hétnyi helyszíni üzemelési adat szükséges a helyspecifikus árnyékolási minták megtanulásához. A tanítás után a modell helyileg fut. A felhőalapú kapcsolat időszakosan választható a távoli szoftverfrissítések és a teljesítmény-összehasonlító elemzések céljából.

K. Visszatehető ez meglévő követő telepítésekre?

Igen, ha a meglévő követő hardver (forgó meghajtó, nyomatékcső, alapozás) mechanikailag ép. A frissítés csak a vezérlő szoftverének cseréje és a soronkénti áramadatok SCADA-rendszerből történő betáplálásának konfigurálása. Mechanikai módosítás nem szükséges.

Kép elhelyezése

SEO kulcsszavak

Elsődleges: MI-alapú visszakövető napelem-követő, okos napelem-követő rendszer, gépi tanuláson alapuló napelem-követő, intelligens visszakövetés

Másodlagos: árnyékolási veszteségek csökkentésére szolgáló napelem-követő, adaptív visszakövető algoritmus, soronkénti napelem-követő optimalizálás