Niewielka przydomowa instalacja fotowoltaiczna to co najmniej kilkanaście modułów spiętych w łańcuchy (nazywane też stringami). Wielkopowierzchniowe farmy słoneczne składają się z tysięcy paneli, w związku z czym monitorowanie ich pracy jest trudnym zadaniem. Charakterystyka pracy instalacji fotowoltaicznych sprawia, że awaria pojedynczego modułu wyraźnie wpływa na produkcję całego łańcucha, w związku z czym ważne jest dokładne monitorowanie parametrów instalacji.
Jak czytamy w serwisie gramwzielone.pl, kwestii awarii instalacji fotowoltaicznych przyjrzeli się naukowcy z Uniwersytetu Nowej Południowej Walii i Uniwersytetu Technologicznego w Sydney. Australijscy badacze opracowali algorytm, który ma w sposób zdalny diagnozować niesprawne panele. Co więcej, pozwala on nie tylko na weryfikację sprawności modułów, ale także wpisuje się w koncepcję prewencyjnego utrzymania ruchu urządzeń, co oznacza, że dzięki algorytmowi da się oszacować, kiedy moduły będą działać na tyle słabo, że konieczna będzie ich wymiana.
DLA CIEBIESamsung - przegląd oferty lodówek
Algorytm usprawni fotowoltaikę
Opracowany przez Australijczyków algorytm odczytuje dane z dowolnego falownika fotowoltaicznego i specjalnych czujników. Dane zapisywane są co pięć minut. Kolejnym etapem jest przetwarzanie danych. Całość działa z wykorzystaniem metod statystycznych i uczenia maszynowego. Zdaniem autorów algorytmu, sprawdzi się on zarówno w przypadku komercyjnych farm fotowoltaicznych, jak i niewielkich domowych systemów.
Autorzy algorytmu twierdzą, że zastosowanie tego rodzaju systemu w skali globalnej mogłoby przynieść oszczędności rzędu miliardów dolarów. Cenna jest możliwość szybkiego wykrycia usterki lub precyzyjnego przewidzenia ryzyka wystąpienia awarii.
