Yapay Zekâ Geri İzleme Tek Eksenli Takip Sistemi

Ürün Genel Bakış

Geleneksel geri izleme algoritmaları, arka sıraların gölgelemesini önlemek için güneşin konumuna ve dizilim boyutlarına ilişkin geometrik bir model kullanır. Bu, tamamen düz arazide ve eşit aralıklı sıralarda iyi çalışır; ancak gerçek projelerde mikro-topografya çeşitliliği, temel kurulum toleranslarından kaynaklanan eşit olmayan sıra aralıkları ve geometrik modelin hesaba katamadığı dağılımlı ışık koşulları bulunur.

Yapay Zeka Geri İzleme Tek Eksenli Takip Sistemi, geometrik modeli, gerçek zamanlı DC dizi seviyesindeki elektriksel çıkış verilerine dayalı olarak sürekli sıra açılarını optimize eden bir makine öğrenimi denetleyicisiyle değiştirir. Gölgelemenin nerede olması gerektiğini hesaplamak yerine, yapay zeka gölgelemenin nerede gerçekleştiğini tespit eder ve buna göre ayarlar.

Nasıl çalışır:

Her sıranın DC dizi akımı, birleştirici kutusu seviyesinde izlenir (ek sensör gerekmez — bu veriler zaten santralin SCADA sisteminde mevcuttur)

Geri izleme dönemlerinde (erken sabah, geç öğleden sonra), yapay zekâ denetleyicisi her sıranın açısını mikro ayarlarla düzenler

Bir sıranın akımı komşu sıralarına kıyasla düştüğünde — gölgeleme olduğunu gösterdiğinde — denetleyici tüm sıraları eşit şekilde değil, yalnızca o belirli sırayı ayarlar

Zamanla makine öğrenimi modeli, sahaya özel gölgeleme desenini öğrenir ve belirli zaman/tarih/hava koşulları için en uygun açıları tahmin eder; bu da aktif mikro ayarlamalara duyulan ihtiyacı azaltır

Ölçülen fayda: Geometrik geri izlemeyle karşılaştırıldığında gölgeleme kayıpları %90’a kadar azalır; bu, geometrik geri izleme ile çalışan standart bir takip sistemiyle karşılaştırıldığında yıllık enerji veriminde yaklaşık %2–4 oranında ek kazanç sağlar — bu kazanç, denetleyici firmware güncellemesi dışında hiçbir ek donanım maliyetiyle sağlanır.

Teknik özellikler

Uygulamalar

Eğimli araziler veya mikro-topografya çeşitliliği olan sahalar

Yüksek yoğunluklu takipçi yerleşimleri (GCR 0.45)

Her %1'lik verim artışı, önemli PPA gelirine dönüştüğü projeler

Mevcut takipçi tesislerine geriye dönük olarak uygulanabilir (yalnızca denetleyici yazılım güncellemesiyle)

SSS

Soru: Yapay zekâ denetleyicisi internet bağlantısı gerektirir mi?

Hayır. Makine öğrenimi modeli, tesiste bulunan kontrol odasında yer alan bir kenar (edge) denetleyicide çalışır. İlk model eğitimi, sahaya özel gölgelendirme desenlerini öğrenmek için 2–4 haftalık saha içi işletme verilerini kullanır. Eğitim tamamlandıktan sonra model yerel olarak çalışır. Periyodik bulut bağlantısı, uzaktan yazılım güncellemeleri ve performans karşılaştırmaları için isteğe bağlıdır.

Soru: Bu sistem mevcut takipçi tesislerine geriye dönük olarak uygulanabilir mi?

Evet, mevcut takipçi donanımı (döner tahrik, tork tüpü, temel) mekanik olarak sağlamsa. Güncelleme yalnızca denetleyici yazılımı değişimi ve tesisteki SCADA sisteminden dizi düzeyi akım verisi beslemesinin yapılandırılmasıyla gerçekleştirilir. Mekanik değişiklik gerekmez.

Görüntü Yerleştirme

SEO Anahtar Kelimeler

Birincil: Yapay zekâ destekli geri izleme güneş takipçisi, akıllı güneş takip sistemi, makine öğrenimi destekli PV takipçisi, entelli geri izleme

İkincil: gölgelenme kaybını azaltan güneş takipçisi, uyarlamalı geri izleme algoritması, sıra başına güneş takip optimizasyonu