Kaip dirbtinis intelektas gali optimizuoti įkrovimo/iškrovimo ciklus saulės energijos lemputėse?

Kaip dirbtinis intelektas dinamiškai optimizuoja įkrovimo ir iškrovimo ciklus

Dirbtinis intelektas keičia saulės energijos LED šviestuvų įkrovimo optimizavimą nuolat prisitaikydamas prie baterijų ciklų pagal aplinkos sąlygas, neleisdamas pernelyg ankstyvam nusidėvėjimui ir didindamas energijos naudojimo efektyvumą.

Dirbtinio intelekto modeliai reguliuoja įkrovimo nutraukimą ir iškrovimo gylį naudodami tikro laiko SoC, temperatūros ir ciklinės apkrovos duomenis

Išmanūs algoritmai seka baterijos įkrovos būklę, temperatūros rodmenis ir ankstesnius naudojimo modelius, kad koreguotų, kada turėtų sustoti įkrovimas, prieš pasiekiant pavojingus įtampos lygius, bei nustatytų, kaip žemai baterijos gali būti saugiai iškraunamos be pažeidimų. Kai temperatūros pakyla už normalių ribų, šios sistemos automatiškai sumažina įkrovimo greitį, kad išlaikyti baterijos sveikatą. Jei duomenys rodo, kad baterija susidėvi greičiau nei tikėtasi, sistema apriboja, kiek energijos iš jos imama kiekvieną kartą. Gatvės žibintams ir kitoms išorinėms apšvietimo sistemoms tokio tipo išmanus baterijų valdymas reiškia, kad šviesa ilgiau lieka ryški tarp keitimų. Autoritetiniuose žurnaluose paskelbti tyrimai rodo, kad baterijos, valdomos naudojant dirbtinio intelekto technologiją, sensta apie 30 procentų lėčiau nei įkraunamos tradiciniais fiksuotais metodais.

Pereiti nuo fiksuotos įtampos MPPT prie adaptuojamų, dirbtinio intelekto valdomų įkrovimo profilių, pagrįstų baterijos impedanso įvertinimu

Dauguma tradicinių MPPT sistemų veikia su fiksuotais įtampos nustatymais, kas reiškia, kad jos negali išlaikyti žingsnio, kai aplinkos sąlygos keičiasi. AI skiriasi tuo, kaip jis realiuoju laiku apskaičiuoja baterijos impedansą. Įsivaizduokite impedansą kaip tarsi judantį taikinį, kuris atskleidžia, kas vyksta baterijoje – pavyzdžiui, temperatūros pokyčius, baterijos senėjimą ir visus ankstesnius naudojimo kartus. Kai dirbtinis intelektas analizuoja šį impedanso skaičių, o ne tiesiog spėlioja, jis tiksliai žino, kada reikia pakoreguoti įkrovimo įtampą ir srovės lygmenis. Tai padeda iš saulės baterijų išspausti daugiau energijos net tada, kai pasirodo debesys, ant stiklo kaupiasi dulkės arba metų laikai keičiasi ir pasikeičia saulės šviesos kiekis. Tikruose lauko sąlygose atlikti bandymai parodė, kad tokie protingi reguliavimai energijos surinkimą padidina apie 15–20 procentų. Be to, baterijos tarnauja ilgiau, nes netinkamo įkrovimo sukelta apkrova joms mažėja.

Dirbtinio intelekto valdoma energijos prognozavimo sistema patikimam saulės LED veikimui

48 valandas iš anksto prognozuojama saulės energija ženkliai pagerėjo dėl neuroninių tinklų, kurie sujungia duomenis iš palydovų, matuojančių saulės šviesos lygį, orų tarnybų atnaujinimus ir praeities elektros sunaudojimo įrašus. Kai visi šie skirtingi šaltiniai sujungiami, klaidos dažnis vidutiniškai nukrenta žemiau 8,3 %, todėl saulės energetikos sistemos kasdien tampa žymiai patikimesnės. Tikras stebuklas vyksta tada, kai sistema aptinka laikotarpius, kai saulės energijos gamyba sumažės. Tokiomis akimirkomis protingos dirbtinio intelekto sistemos automatiškai pradeda reguliuoti – atidėlioti ne skubius įkrovimo darbus ar sulaikyti sukauptą energiją vietoj to, kad leisti jai visiškai išsikrauti. Ypač lauko apšvietimo taikymams tokia protinga baterijų valdymo sistema užtikrina nuolatinį šviestuvų švytėjimą, taip pat pailginant baterijų tarnavimo laiką iki keitimo, viską be reikalo rankiniu būdu tikrinti ar reguliuoti.

AI-pagerintų įkrovos valdiklių našumas ir kompromisai realiomis sąlygomis

Įrenginyje naudojami kvantuoti LSTM modeliai sulygina tikslumą ir delsą – pasiekiant 92 % debesijos lygio našumą per mažiau nei 12 ms apdorojimo laiką

Kvantizuotus LSTM modelius tiesiogiai įdiegus saulės energijos krovimo reguliatoriuose, daugiau nebegaunami priklausomybę nuo debesijos ryšių. Kai šie neuroninių tinklų svoriai suspaudžiami iki vos 8 bitų, tai leidžia pasiekti labai žemą energijos suvartojimą, kartu atlikdami realaus laiko skaičiavimus. Sistema gali apdoroti jutiklių pateiktą informaciją ir per maždaug 12 milisekundžių pakoreguoti krāvimo parametrus. Šį metodą išbandėme įvairiose sistemose visame pasaulyje. Gauti rezultatai yra įspūdingi – vietiniai modeliai pasiekia apie 92 % to, ko gali pasiekti pilnavertiškos debesijos sistemos. Be to, jų reakcijos greitis yra pakankamai aukštas, kad būtų galima užkirsti kelią perkrovos problemoms, kai staiga padidėja saulės spinduliavimo intensyvumas. Toks našumas daro esminį skirtumą patikimam veikimui vietose, kur interneto prieiga ne visada yra arba yra nestabili.

Lauko tyrimų rezultatai: Rajastane naudojami LSTM pagrindu sukurti reguliatoriai per 24 mėnesius sumažino baterijų keitimą 47 %

Dviejų metų bandymai sausame Radyanoje vykdytame klimatui parodė tikrąjį patobulinimą dalykų ilgaamžiškume. Vietos, kuriose naudojami šie specialūs LSTM valdikliai, reikalavo apie du kartus mažiau baterijų keitimo lyginant su įprastomis PWM sistemomis. Paslaptis? Protingas iškrovimo valdymas, kuris iš tikrųjų prisitaiko prie sąlygų. Pavyzdžiui, kai temperatūra pakyla virš 45 laipsnių Celsijaus, sistema riboja iškrovimą iki apie 65 %, o ne kietai laikosi standartinio 80 % ribos. Toks požiūris sumažina sulfatacijos problemas ir neleidžia baterijoms tiek perkaitinėti. Duomenys iš regiono saulės fermų rodo, kad švinio-rūgštinės baterijos anksčiau paprastai tarnaudavo apie 14 mėnesių, tačiau dabar jos pasiekia beveik 26 mėnesius, kaip nurodyta pernai išleistame „Solar Farm Report“ ataskaitoje.

ATEITIES TENDENCIJOS DIRBTINIO INTELEKTO VALDOMOJE SAULĖS LED BATERIJŲ OPTIMIZACIJOJE

GRU tinklai, apmokyti ilgalaikių degradacijos duomenų, leidžia prognozuoti iškrovimo ribojimą, pratęsdami ciklo trukmę 3,2 karto lyginant su taisyklėmis grindžiama BMS

GRU tinklai iš esmės yra naujausias dalykas akumuliatorių valdymo technologijoje. Jie apmokomi metų metus trukusiais duomenimis apie tai, kaip baterijos senėja laikui bėgant, todėl gali nuspėti, kada reikia sustabdyti iškrovimą, kad nebūtų padaryta jokia tikra žala. Tradicinės akumuliatorių valdymo sistemos tiesiog laikosi fiksuotų įtampos lygių, tačiau GRU stebi, kas vyksta šiuo metu su baterijos vidine varža ir visa istorine apkrova. Tai leidžia jiems koreguoti, kiek baterija naudojama iš dienos į dieną. Daugelio tyrimų duomenimis, pilnos iškrovos ciklai sukelia apie 70–75 % ankstyvų baterijų gedimų saulės energijos sistemose. Taigi šios protingos sistemos iš tikrųjų daro didelį skirtumą. Ličio baterijos trunka maždaug tris kartus ilgiau, palyginti su senesniais metodais, ir vis tiek išlaiko beveik visą savo energiją, kai jos prireikia. Žvelgiant į ateitį, naujesnės šios technologijos versijos, greičiausiai, ims atsižvelgti į orų modelius skirtingais metų laikais, kad automatiškai nustatytų kasdienio naudojimo ribas. Tai turėtų padėti saulės LED sistemoms laikui bėgant tapti kur kas nepriklausomesnėmis, nors kol kas dar ne visiškai pasiektas šis tikslas.

DUK

Kaip dirbtinis intelektas gerina saulės energijos LED baterijų optimizavimą?

Dirbtinis intelektas gerina saulės energijos LED baterijų optimizavimą prisitaikydamas prie aplinkos sąlygų, užkirsti kelią ankstyvam nusidėvėjimui ir padidinti energijos efektyvumą dėka realaus laiko reguliavimo.

Kas yra GRU tinklai ir kaip jie pailgina baterijų tarnavimo laiką?

GRU tinklai yra pažangios baterijų valdymo sistemos, apmokytos naudojant ilgalaikius nusidėvėjimo duomenis, kad įgalintų prognozuojamą iškrovimo ribojimą, kuris ženkliai pailgina ciklo trukmę lyginant su tradiciniais metodais.

Kaip dirbtinio intelekto pagrįsta energijos prognozavimo sistema naudinga saulės energijos LED sistemoms?

Dirbtinio intelekto pagrįstas energijos prognozavimas naudoja neuroninius tinklus tiksliai nuspėti saulės energijos sąlygas, sumažinant klaidų dažnį ir leidžiant reguliavimus, kurie padidina patikimumą bei efektyvumą.