Дата: 10 января 2019 г.
Источник: Американский Институт Физики
Резюме: Как можно осматривать солнечные панели в режиме реального времени, как с точки зрения затрат, так и с точки зрения затрат времени? В настоящее время исследователи разработали и усовершенствовали альтернативы, основанные на статистике и машинном обучении, для обеспечения возможности проверки солнечных панелей в режиме реального времени. Их исследование нашло новое приложение для кластеризованных вычислений, которое использует прошлые метеорологические данные для вычисления коэффициентов производительности и коэффициентов деградации.
Несмотря на многие преимущества и относительную популярность в качестве возобновляемого источника энергии, в конечном итоге солнце садится даже на самые лучшие солнечные батареи. Со временем солнечные элементы сталкиваются с повреждениями от погодных условий, изменений температуры, загрязнения и воздействия ультрафиолета. Солнечные элементы также требуют проверок для поддержания уровней производительности элементов и снижения экономических потерь.
Итак, как можно проверять панели в режиме реального времени таким образом, чтобы это было экономически эффективным и экономичным по времени? Парвин Бхола, научный сотрудник Индийского института инженеров и технологий им. Тапара, и Саурабх Бхардвадж, доцент в том же институте, провели последние несколько лет, разрабатывая и совершенствуя альтернативы, основанные на статистике и машинном обучении, для обеспечения возможности проверки солнечной энергии в реальном времени. панели. Их исследование нашло новое приложение для кластеризованных вычислений, которое использует прошлые метеорологические данные для вычисления коэффициентов производительности и коэффициентов деградации. Этот метод также позволяет проводить инспекции за пределами площадки.
Вычисления на основе кластеров выгодны для этой проблемы из-за его способности ускорить процесс проверки, предотвращая дальнейшие повреждения и ускоряя ремонт, используя коэффициент производительности, основанный на метеорологических параметрах, которые включают температуру, давление, скорость ветра, влажность, солнечные часы, солнечная энергия и даже день года. Параметры могут быть легко получены и оценены и могут быть измерены из удаленных мест.
Совершенствование систем проверки фотоэлементов может помочь инспекторам более эффективно устранять неисправности и потенциально прогнозировать и контролировать будущие трудности. Расчеты на основе кластеров, вероятно, позволят пролить свет на новые способы управления системами солнечной энергии, оптимизации выработки PV и стимулирования будущих технологических достижений в этой области.
«Большинство доступных методов рассчитывают деградацию фотоэлектрических (фотоэлектрических) систем путем физического осмотра на месте. Этот процесс занимает много времени, является дорогостоящим и не может использоваться для анализа деградации в реальном времени», - сказал Бхола. «Предлагаемая модель оценивает ухудшение с точки зрения производительности в режиме реального времени».
Бхола и Бхардвадж работали вместе раньше и разработали модель для оценки солнечного излучения, используя комбинацию скрытой марковской модели и обобщенной нечеткой модели.
Скрытая марковская модель используется для моделирования случайно изменяющихся систем с ненаблюдаемыми или скрытыми состояниями; Обобщенная нечеткая модель пытается использовать неточную информацию в процессе моделирования. Эти модели включают распознавание, классификацию, кластеризацию и поиск информации и полезны для адаптации методов проверки фотоэлектрической системы.
Преимущества проверки PV в реальном времени выходят за рамки чувствительных ко времени и экономически эффективных мер. Этот новый предложенный метод может также улучшить текущие модели прогнозирования солнечной энергии. Бхола отметил, что выходная мощность солнечной панели или набора солнечных батарей может быть спрогнозирована с еще большей точностью. Оценка и проверка в режиме реального времени также позволяет оперативно реагировать в реальном времени.
«В результате оценки в реальном времени превентивные меры могут быть предприняты немедленно, если результат не соответствует ожидаемому значению», - сказал Бхола. «Эта информация полезна для точной настройки моделей прогнозирования солнечной энергии. Таким образом, выходная мощность может прогнозироваться с повышенной точностью».
