Жасанды интеллекті негізіндегі жалғыз осьті іздегіш жүйе

Өнімнің шолуы

Дәстүрлі артқа қайтару алгоритмдері күннің орны мен массив өлшемдерінің геометриялық моделін пайдаланып, қатарлар арасындағы көлеңке түсуін болдырмау үшін қатар бұрыштарын есептейді. Бұл идеалды тегіс жер бетінде және біркелкі қатарларда жақсы жұмыс істейді — бірақ шынайы жобалық аумақтарда микрорельефтің айырымдары, негізгі орнату допустимдіктерінен туындайтын тең емес қатар аралығы және геометриялық модель ескере алмайтын шашыраңқы жарық жағдайлары болады.

Жасанды интеллектілі артқа қайтару бір осьтік ілгерілеу жүйесі геометриялық моделді нақты уақыттағы жеке жолақ деңгейіндегі электрлік шығыс деректеріне негізделген машиналық оқыту басқарушысымен ауыстырады. Көлеңкенің қайда болуы керек екенін есептеу орнына, Жасанды интеллект көлеңкенің қайда болып жатқанын анықтайды және солға сай реттейді.

Қалай жұмыс істейді:

Әрбір қатардың DC жолағының тогы комбинерлік қорап деңгейінде бақыланады (қосымша датчиктер қажет емес — бұл деректер өсімдіктің SCADA жүйесінде әлдеқашан бар)

Артқа қозғалу кезеңдерінде (ерте таңертең, кешкілік) ЖИ бақылаушысы әр қатардың бұрышын микротүзетулер жасайды

Қатардың ағыны көршілерімен салыстырғанда төмендеген кезде — бұл көлеңке түсуін көрсетеді — бақылаушы тек осы нақты қатарды, барлық қатарды біркелкі емес реттейді

Уақыт өте келе МО модельі орнына тән көлеңке үлгісін үйренеді және берілген уақыт/күн/ауа райы жағдайлары үшін оптималды бұрыштарды болжайды, нәтижесінде белсенді микротүзетулерге деген қажеттілік азаяды

Өлшенген пайда: Көлеңке шығындары геометриялық артқа қозғалуға қарағанда 90%-ға дейін азаяды, бұл геометриялық артқа қозғалуы бар стандартты трекерге қарағанда жылдық энергия өндірісін шамамен 2–4% арттырады — бұл бақылаушының бағдарламалық жабдығын жаңартуға қосымша аппараттық шығындарсыз қол жеткізіледі

Техникалық сипаттамалар

Қолданбалар

Тегіс емес жер беті немесе микротопографиялық айырымдары бар алаңдар

Жоғары тығыздықты трекер орналасуы (GCR 0.45)

Әрбір 1% өнімділік артуы PPA табысында маңызды әсер ететін жобалар

Бар трекер орнатуларына кейіннен орнатуға болады (тек басқару құрылғысының бағдарламалық жабдығын жаңарту)

Жиі қойылатын сұрақтар

Сұрақ: AI басқару құрылғысына интернетке қосылу қажет пе?

Жоқ. Машиналық оқыту (ML) моделі өндірістің басқару бөлмесінде орналасқан шеттік басқару құрылғысында іске қосылады. Бастапқы модельді оқыту үшін 2–4 апта бойы жер бетіндегі жұмыс істеу деректері қолданылады, сонда сайтқа тән көлеңке түзу үлгілерін үйренеді. Оқыту аяқталғаннан кейін модель жергілікті режимде жұмыс істейді. Кейіннен қашықтан бағдарламалық жабдықты жаңарту мен өнімділікті бағалау үшін қосымша бұлттық қосылу мүмкін.

Сұрақ: Бұл бар трекер орнатуларына кейіннен орнатуға бола ма?

Иә, егерде барлық трекер құрылғысы (слю-драйв, айналу түтігі, негіз) механикалық тұрақты болса. Жаңарту тек бақылаушының бағдарламалық жабдығын алмастыру мен өсімдік SCADA-сынан жолақ деңгейіндегі ток деректерін берудің конфигурациясын қамтиды. Механикалық өзгерістер қажет емес.

Суретті орналастыру

SEO Сілтеме сөздер

Негізгі: Жасанды интеллект арқылы артқа ілінетін күн энергиясын қабылдайтын трекер, ақылды күн энергиясын қабылдайтын трекер жүйесі, машиналық оқыту негізіндегі ФЭМ трекері, ақылды артқа іліну

Қосымша: көлеңкелену шығындарын азайтатын күн энергиясын қабылдайтын трекер, ұйғарымды артқа іліну алгоритмі, әр қатар бойынша күн энергиясын қабылдайтын трекерді оптимизациялау