АИ ретротрекинг једноосини систем за праћење

Преглед производа

Уобичајени алгоритми за повратак користе геометријски модел положаја сунца и димензија масива за израчунавање углова редова који спречавају сенкање између редова. Ово добро функционише на савршено равном терену са равномерним редовима али стварне пројектне локације имају варијанту микротопографије, неравномерно размачење редова од толеранција инсталације темеља и дифузно осветљење које геометријски модел не може објаснити.

AI Backtracking Single-Axis Tracking System замењује геометријски модел контролером за машинско учење који континуирано оптимизује угле редова на основу електричних излазних података на нивоу низа у реалном времену. Уместо да израчуна где би се требало појавити сенкање, АИ открива где се појављује сенкање и одговарајућим путем се прилагођава.

Како то функционише:

Ток константног струје сваког реда се прати на нивоу кутије комбинатора (не треба додатни сензор подаци су већ присутни у инсталационом СЦАДА систему)

Током периода повратка (рано ујутро, касно поподне), контролер ИИ врши микро прилагођавања углу сваког реда

Када се струја реда смањује у односу на своје суседе указује на сенкање контролер подешава тај специфичан ред, не сви редови равномерно

Током времена, модел ML учи образац сенка специфичан за локацију и предвиђа оптималне угле за дато време/датум/погодне услове, смањујући потребу за активним микро прилагођавањем

Измерени профит: Губици сенке смањени до 90% у поређењу са геометријским ретроцакингом, што се преводи у приближно 24% додатног годишњег приноса енергије у односу на стандардни тракер са геометријским ретроцакингом постигнут са нултим додатним хардвер

Техничке спецификације

Primene

Улоге са неравномерним терена или микротопографским варијацијама

Дизајни тракера са високом густином (ГЦР 0,45)

Пројекти у којима се свако 1% побољшање приноса преводи у значајне приходе од ППС

Упоређивање на постојеће инсталације тракера (само надградња фирмвера контролера)

Често постављене питања

П. Да ли контролер вештачке интелигенције захтева интернет повезивање?

Не, не, не. Модел ML ради на контролу на ивици који се налази у контролној соби постројења. У почетку обуке за моделе користе се 24 недеље оперативних података на локацији за учење шаблона сенка специфичних за локацију. Након обуке, модел трчи локално. Периодична повезивање облака је неопходно за удаљене ажурирања фирмвера и бенчмаркинг перформанси.

П. Да ли се то може монтирати на постојеће инсталације за праћење?

Да, ако је постојећа опрема за тражење (увођење трака, цев за обртни момент, темељ) механички здрава. Напредавање је замена фирмвера контролера и конфигурација струје на нивоу низа података из фабричке СЦАДА. Не требају се механичке модификације.

Постављање слике

SEO кључне речи

Примарни: ИИ ретротрекинг соларни тракери, паметни соларни систем за праћење, машина за учење фотоелектрички тракери, интелигентно ретротрекинг

Секундарни: соларни тракери за смањење губитка сенке, адаптивни алгоритам за повратак, оптимизација соларних тракери по реду