Zöld Energia
Egyszerű fejlesztéssel javulhat a napelemek teljesítménye
Az ausztrál kutatók által kidolgozott algoritmus képes automatikusan diagnosztizálni a napelemek problémáit.
Az Új-Dél-Walesi Egyetem (UNSW) és a Sydney-i Műszaki Egyetem (UTS) kutatói olyan algoritmusokat fejlesztettek ki, amelyek képesek a napelemek teljesítményének alulteljesítésével kapcsolatos leggyakoribb problémákat, például a vezetékezési hibákat, a degradációt és az árnyékolást automatikusan megállapítani – számol be a PV Magazine. Fiacre Rougieux, az UNSW munkatársa szerint a technológia forradalmasíthatja a fotovoltaikus rendszerek hibadiagnózisát. „Az inverter és a maximális teljesítménypont adatok ötpercenkénti elemzésével ez az algoritmus pontosan diagnosztizálja az alulteljesítő problémákat, lehetővé téve a korai beavatkozást és az energiatermelés maximalizálását” – mondta a szakember. Mint hozzátette, érzékelőket és különböző analitikai megközelítéseket használtak, hogy kétlépcsős technikát dolgozzanak ki. A becslések alapján a napelemek alulteljesítése világszerte 4,6 milliárd dollárnyi megelőzhető veszteséget okoz. „Ennek a megközelítésnek az az előnye, hogy ez a diagnózis teljesen technológia-független, és bármilyen inverterrel és maximális teljesítménypontkövető márkával működőképes” – mondta Rougieux.
A csapat egy részletesebb algoritmust is kifejlesztett, amely mind az egyenáramú, mind a váltakozó áramú adatokat felhasználja, és amely az eszköztulajdonosok számára több használható betekintést nyújthat. Ezen rendszerben gépi tanulást is felhasználnak. A technológiát mostanra már teljes mértékben integrálták egy kereskedelmi termelési platformba, amelyet a projekt ipari partnere, a Global Sustainable Energy Solutions használ több mint 100 megawattos napelemes rendszere felügyeletére.
„Azáltal, hogy az ilyen technológiák jelentősen csökkentik a megelőzhető veszteségeket, amelyek globálisan milliárdos nagyságrendűek, jelentős költségmegtakarítást biztosítanak a fotovoltaikus rendszerek tulajdonosai számára” – mondta Ibrahim Ibrahim, a UTS munkatársa. A kutatócsoport most az algoritmus továbbfejlesztésén dolgozik, hogy az a problémák szélesebb körét, például az árnyékolást, a szennyeződést és a részletes hálózatoldali hibákat is képes legyen diagnosztizálni.
Zöld Energia
Nem minden felhő egyforma: új modell segíti a napenergia pontosabb előrejelzését
Egy kutatócsoport azt elemezte, hogy a különböző felhőtípusok miként hatnak a napsugárzás-előrejelzésekre.
Spóroljon a villanyszámláján! Kérje ingyenes napelem kalkulációnkat itt! (x)
Egy nemzetközi kutatócsoport azt vizsgálta, hogy miként befolyásolják a különböző felhőtípusok a napenergia-termelés előrejelzésének pontosságát – számol be a PV Magazine. A felhők köztudottan jelentős kihívást jelentenek ezen a területen, mivel eltérő makro- és mikrofizikai, valamint optikai tulajdonságaik hatással vannak az elnyelt, illetve a visszavert napfény mennyiségére. Ez a komplexitás komoly bizonytalanságot okoz az előrejelzésekben, különösen gyorsan változó felhőformációk esetén. A kutatás az amerikai Energiaügyi Minisztérium ARM (Atmospheric Radiation Measurement) programjának 2001-2014 között gyűjtött adataira épült. A szakemberek nyolc fő felhőtípus hatásait elemezték az előrejelzések vonatkozásában, a vizsgált fajták a Cumulus, a Stratus, az Altocumulus, az Altostratus, a Cirrostratus, a Cirrus, a Congestus és a Cumulonimbus voltak – a felhőket a szakemberek az élőlényekhez hasonlóan gyakran nemekbe és fajokba sorolják.
A tudósok fizikainformált, adatvezérelt modelleket alkalmaztak, amelyek figyelembe veszik a felhők és napsugárzás közötti kölcsönhatásokat. Ezeket az ARM South Great Plain Central Facility nevű, az USA középső részénél fekvő létesítményénél végzett mérések alapján tesztelték. A vizsgálat során a modellek pontosságában világos trend rajzolódott ki: a legjobb eredményeket a vékony, gyenge konvektív felhők (például Cirrus) esetén kapták, míg a legrosszabbakat az erős konvektív, bonyolult térszerkezetű felhőknél, ilyenek többek között a Cumulonimbus nembe sorolt formációk.
A tanulmány kimutatta, hogy a felhőtípusok explicit figyelembevétele 12–33%-os javulást eredményezhet az előrejelzések pontosságában, szemben azokkal a modellekkel, amelyek nem dolgoznak ilyen részletes adatokkal. A kutatók kiemelték: az ilyen fejlesztés kulcsfontosságú a napenergia rendszerbe történő hatékonyabb integrálása szempontjából, különösen a növekvő arányú megújuló energiaforrásokkal működő villamosenergia-hálózatok esetében.
A további finomítás érdekében a kutatócsoport a felhőinformációk közvetlen integrálását, a felhő-sugárzás kölcsönhatások pontosabb fizikai modellezését, valamint fejlettebb gépi tanulási módszerek alkalmazását javasolja.
-
Zöldinfó7 nap telt el a létrehozás ótaDöntést hozott az Alkotmánybíróság a napelemes szaldósok ügyében!
-
Zöldinfó2 nap telt el a létrehozás ótaAz Auchan áruházaiban május 22-ig lehet leadni a használaton kívüli kisméretű elektronikai eszközöket
-
Zöldinfó5 nap telt el a létrehozás ótaKitiltják az ultrafeldolgozott élelmiszereket és energiaitalokat az iskolákból
-
Zöldinfó1 hét telt el a létrehozás ótaSzaharai porvihar hazánk felett – kutatók a jelenségről és a terjedő álhírekről
-
Zöldinfó1 hét telt el a létrehozás ótaA kozmetikumok vezetik a veszélyes, nem élelmiszeripari termékek listáját