__________________________________________________________________________________
11
Такие оптимизаторы имеют ряд преимуществ, включая мониторинг каждой солнечной панели для
предоставления в реальном времени данных о выработке электроэнергии. Наконец, оптимизаторы позво-
ляют значительно повысить общую безопасность фотоэлектрических систем, поскольку они предназна-
чены для автоматического снижения выходного напряжения каждой панели до 1 В во время установки или
при отключении сети или инвертора (в том числе во время обслуживания), сохраняя всю цепочку и напря-
жение массива ниже порогового уровня риска [8].
В настоящее время потребление электроэнергии удовлетворяется за счет комбинации энергии, про-
изводимой из возобновляемых источников энергии, а также энергии из ископаемых источников энергии
(НИЭ) (уравнение 1):
𝑊
потребление
= 𝑊
генерация
ВИЭ
+ 𝑊
генерация
НИЭ
В сценарии использования возобновляемых источников энергии в будущем потребление энергии
во многих странах будет выполняться только для возобновляемых источников энергии (уравнение 2):
𝑊
потребление
= 𝑊
генерация
ВИЭ
В последние годы прогресс в прогнозировании погоды, особенно с помощью алгоритмов нейрон-
ных сетей, использующих исторические метеорологические данные, позволяет прогнозировать выработку
возобновляемой энергии за счет солнца и ветра со все большей точностью.
Это позволяет максимально увеличить ввод новых мощностей возобновляемой энергии с макси-
мально возможной выработкой и быстрым подключением к электрической сети, что ещё 5 лет назад явля-
лось проблемой из-за высокой стохастичности.
Подобным образом, машинное обучение, то есть алгоритмы, с помощью которых компьютер учится
на прошлом опыте и пытается собрать наилучшие знания и варианты для принятия точных решений, в
настоящее время помогают спрогнозировать динамическую неустойчивость электроэнергетической си-
стемы, где доля распределенной генерации превышает 50%. Такая оценка производится по данным PMU
(Hydro-Quebec PDC) и реализуется в системе EMS-SCADA c использованием моделей случайного леса [9].
Постоянно растущее количество возобновляемых источников генерации уже сейчас способно вы-
давать до 25-30% электроэнергии. Современных условия и требования только подтолкнут к самообеспе-
ченности чистой энергией, что приведет к развитию микрогридов и большей децентрализации энергоси-
стемы, тогда же возрастет роль интернета вещей.
Этот сдвиг далеко не является нереалистичной целью, но теперь он возможен во многом благодаря
сопутствующему прогрессу в области фотоэлектрической генерации и хранения электроэнергии в литий-
ионных батареях, а также солнечного водорода, производимого путем электролиза воды, а затем исполь-
зуемого вместе с воздухом для выработки электроэнергии и тепла в современных компактных топливных
элементах.
Следующие исследования показывают огромный потенциал интернета вещей, превращающего от-
дельные объекты генерации, накопления передачи, распределения и потребления электроэнергии в полно-
ценных цифровых агентов.
Проект NorthStar ACE, направленный на повышение эффективности за счет встроенных датчиков и
контроллеров в каждой батареи, оптимизирует общую работу солнечных панелей и накопителей электро-
энергии. Что позволяет добиться максимальной выработки электроэнергии и оптимального её накопления.
Датчики и контролеры NorthStar ACE позволяют:
Измерить напряжение и температуру;
Устранить необходимость во внешних устройствах мониторинга;
Сэкономить заряд накопителей при передаче данных;
Хранить ключевые параметры, которые влияют на производительность батареи в течение всего
срока службы батареи;
Собрать информацию для будущей оптимизации;
Вести журнала автоматически без какого-либо вмешательства активного потребителя;
Создать умную энергосеть, при подключении большого количества домов.
На рисунке 3 показан принцип работы NorthStar ACE
Вестник магистратуры. 2020. № 10-4(109) ISSN 2223-4047
__________________________________________________________________________________
12
Рис. 3. Принцип работы NorthStar ACE
Таким образом, текущий проект позволяет оптимизировать не только солнечные установки, но и
накопители энергии полностью автономно, что только максимизирует получение и накопление электро-
энергии [10].
На плантациях на Сицилии также используется система датчиков и контроллеров, питающихся
только от фотоэлектрической энергии, посредством которых отслеживаются и принимаются меры для всех
основных сельскохозяйственных объектов. Простая беспроводная система передает все данные с исполь-
зованием радиочастоты, включая значения давления в гидротехнических сооружениях, уровень воды в
резервуарах для воды, температуру воздуха и влажность почвы для оптимизации полива, на облачный
сервер.
Плантация имеет площадь около более 90 гектар. Радиомодули, установленные на датчиках, ис-
пользующие беспроводную ячеистую сеть, состоящую из радиоузлов, организованных в ячеистой тополо-
гии, в которой отдельные модули автономно выбирают кратчайший путь, в конечном итоге усиливая сиг-
нал связи. 20
В системе поливной воды используются два гидравлических электронасоса, перекачивающих воду
из двух удаленных скважин. Затем колодезная вода в одном случае направляется в искусственный пруд, а
в другом – цементные резервуары.
И маленькое озеро, и резервуары с водой расположены на самом высоком плато плантации. Из-за
крутого уклона и большой разницы в высоте вода, текущая из обоих резервуаров, достигает давления 13
атм, что почти в пять раз превышает постоянное давление 3 атм, требуемое для системы капельного оро-
шения, используемой на всей плантации.
До внедрения технологий интернета вещей, упомянутого выше, работник, на который приходится
до 40% рабочего дня, медленно открывал клапаны 13 распределительных узлов на плантациях. Помимо
непрерывных корректировок продолжительностью 30–40 минут для каждого узла, также требовалось
много времени, чтобы добраться до каждого последующего узла в пределах плантации и вернуться. Нако-
нец, когда через несколько часов полив был завершен, рабочий снова закрыл все клапаны, пересекающие
почти всю плантацию [11].
Теперь вся система полностью автоматизирована. Давление в водопроводных сетях контролируется
датчиками давления, в то время как клапаны и датчики давления с фотоэлектрическим приводом управля-
ются только модулями беспроводного управления. После получения команды открытия каждый модуль
постепенно открывает клапан, контролируя давление с помощью датчика давления.
Каждый модуль контролирует давление каждые 0,5 с. Если, например, отверстие вызывает внезап-
ное падение давления в гидротехнических сооружениях, система немедленно закрывает вентиль сверху,
уведомляя об этом менеджера посредством сообщения, отправленного на смартфон [12].
Солнечные
энергоустановки
Инвертор
Контроллер
Контроллер
обратной
связи
Заряд первого
накопителя
электроэнергии
Заряд второго
накопителя
электроэнергии
Заряд третьего
накопителя
электроэнергии
Датчики
ISSN 2223-4047 Вестник магистратуры. 2020. № 10-4(109)
Do'stlaringiz bilan baham: |