Fotoelektros (PV) pramonė patiria didelę transformaciją, nes pasaulis vis labiau atkreipia dėmesį į atsinaujinančią energiją. Artėja naujas fotoelektros ciklas, todėl atsiranda pažangių technologijų, kurios žada padidinti saulės sistemų efektyvumą ir efektyvumą. Tarp šių naujovių dirbtinio intelekto (AI) ir didelių duomenų integracija su fotoelektriniu cikluStebėjimo sistemosišsiskiria, pabrėždama didžiulę vertę, kurią šios sistemos suteikia saulės energijos gamybai.
Pagrindinė fotoelektrinės stebėjimo sistemos funkcija yra optimizuoti saulės baterijų kampą, kad būtų maksimaliai padidintas saulės spindulių kiekis visą dieną. Tradicinės fiksuotos saulės baterijos turi ribotą sugebėjimą užfiksuoti saulės spindulius, nes jos išlieka nejudančios ir gali užfiksuoti saulės energiją tik tada, kai saulė šviečia tiesiogiai. Priešingai, sekimo sistemos realiu laiku sureguliuoja saulės baterijų padėtį, nes jos eina Saulės keliu per dangų. Šis dinaminis reguliavimas gali žymiai padidinti energijos išėjimą, todėl stebėjimo sistemos yra esminė šiuolaikinių saulės įrenginių komponentas.
Naujos kartos fotoelektrinės stebėjimo sistemos žengia šią koncepciją dar žingsniu toliau, įtraukdama pažangiausias technologijas, tokias kaip dirbtinis intelektas ir „Big Data Analytics“. Šios sistemos naudoja realaus laiko duomenis, kad stebėtų oro sąlygas, saulės spinduliuotę ir kitus aplinkos veiksnius, turinčius įtakos energijos gamybai. Išanalizavus šiuos duomenis, stebėjimo sistemos gali priimti pagrįstus sprendimus dėl geriausių saulės baterijų kampų, kad būtų kuo daugiau saulės šviesos.
Vienas iš pagrindinių šių pažengusiųjų pranašumųStebėjimo sistemosyra jų sugebėjimas prisitaikyti prie besikeičiančių oro sąlygų. Esant atšiauriems orams (pvz., Didelis lietus ar sniegas), sistema gali automatiškai sureguliuoti skydą prie apsauginio kampo. Tai ne tik padeda apsaugoti įrangą nuo galimo žalos, bet ir sumažinti energijos nuostolius nepalankių sąlygų metu. Optimizuodami apsaugos kampą, elektrinės gali sumažinti priežiūros sąnaudas ir prailginti saulės įrenginių tarnavimo laiką.
Be to, dirbtinio intelekto ir didelių duomenų integracija į PV sekimo sistemas leidžia numatomą analizę. Naudodamos istorinius duomenis ir mašininio mokymosi algoritmus, šios sistemos gali numatyti energijos gamybą ir atitinkamai pakoreguoti savo operacijas. Ši galimybė yra ypač naudinga elektrinėms, leidžiančioms joms geriau valdyti energijos gamybą ir suderinti jos poreikį. Dėl to operatoriai gali sumažinti išlaidas, susijusias su energijos kaupimu ir tinklo valdymu, galiausiai padidindami efektyvumą ir pelningumą.
Didėjanti atsinaujinančios energijos sprendimų paklausa dar labiau pabrėžia šių pažangių stebėjimo sistemų vertę. Kadangi vyriausybės ir organizacijos visame pasaulyje siekia sumažinti anglies išmetimą ir judėti link tvarios energijos, veiksmingos saulės energijos poreikis tapo dar kritiškesnis. Naujasis fotoelektros ciklas suteikia galimybę pramonei pritaikyti šias novatoriškas technologijas, siekiant sumažinti sąnaudas ir pagerinti bendrą saulės sistemų našumą.
Apibendrinant galima pasakyti, kad dirbtinio intelekto ir didelių duomenų integracija į fotoelektrinį cikląStebėjimo sistemosTai yra pagrindinis saulės technologijos pažanga. Atskleidžiant naują fotoelektrinį ciklą, šių stebėjimo sistemų vertė tampa vis akivaizdesnė. Optimizuojant saulės baterijų kampą realiu laiku ir prisitaikydama prie besikeičiančių oro sąlygų, šios sistemos ne tik padidina energijos gamybą, bet ir padeda sutaupyti išlaidų ir padidinti elektrinių efektyvumą. Toliau tobulėjant atsinaujinančios energijos kraštovaizdžiui, įgyvendinti šias naujoves yra labai svarbu siekiant maksimaliai padidinti saulės energijos potencialą ir pasiekti tvarios energijos ateitį.
Pašto laikas: 2012-08-08