Kuinka tekoäly voi optimoida lataus- ja purkamissyklejä aurinkopaneeleilla toimivissa LED-valoissa?

Miten tekoäly dynaamisesti optimoi lataus- ja purkamissyklejä

Tekoäly muuttaa aurinkopaneeleilla toimivien LED-valaisimien latauksen optimointia jatkuvasti sovittamalla akkusyklit ympäristöolosuhteisiin, estämällä ennenaikaisen kulumisen ja parantaen energiatehokkuutta.

Tekoälymallit säätävät latauksen päättymistä ja purkautumissyvyyttä käyttäen reaaliaikaista SoC-, lämpötila- ja syklivälivaihtelutietoa

Älykkäät algoritmit seuraavat akun varaus- ja lämpötilatilaa sekä aiempia käyttömalleja määrittääkseen, milloin lataus tulisi pysäyttää ennen vaarallisten jännitetasojen saavuttamista, ja määrittävät, kuinka paljon akkuja voidaan turvallisesti purkaa vahingoittumatta. Kun lämpötila nousee normaalien vaihteluvälien ulkopuolelle, nämä järjestelmät vähentävät automaattisesti latausnopeutta akkujen kunnon säilyttämiseksi. Jos tiedot viittaavat siihen, että akku kulutuu nopeammin kuin odotettu, järjestelmä rajoittaa siitä otettavaa tehoa joka kerta. Katuvalaisimissa ja muissa ulkovalaistussovelluksissa tämäntyyppinen älykäs akunhallinta tarkoittaa sitä, että valot pysyvät kirkkaina pidempään korvausten väliajoin. Arvostettuihin julkaisuihin julkaistu tutkimus osoittaa, että tekoälyllä hallitut akut vanhenevat noin 30 prosenttia hitaammin kuin perinteisillä kiinteillä menetelmillä ladatut akut.

Siirtyminen kiinteän jännitteen MPPT:stä mukautuvaan, tekoälyohjattuun latausprofiiliin akun impedanssiarvion perusteella

Useimmat perinteiset MPPT-järjestelmät toimivat kiinteillä jänniteasetuksilla, mikä tarkoittaa, että ne eivät pysty pitämään vauhtia kun niiden ympäröivät olosuhteet muuttuvat. Tekee tekoälystä erilaisen se, miten se laskee akun impedanssin reaaliaikaisesti. Voit ajatella impedanssia jonkinlaisena liikkuvana kohteena, joka näyttää, mitä akun sisällä tapahtuu – kuten lämpötilan muutokset, kuinka vanhaksi se on muuttunut ja kaikki edelliset käyttökerrat. Kun tekoäly tarkastelee tätä impedanssilukua arvaamisen sijaan, se tietää täsmälleen milloin säätää latausjännitettä ja -virran tasoa. Tämä auttaa saamaan irti enemmän tehoa aurinkopaneeleista, vaikka pilvet peittäisivät auringon, pölyä kertyisi lasille tai vuodenaika vaihtuisi tuoden eri määrän valoa. Käytännön kenttätestien tulokset osoittavat, että nämä älykkäät säädöt parantavat energian keruuta noin 15–20 prosenttia. Lisäksi akut kestävät pidempään, koska väärä lataus aiheuttaa niihin vähemmän rasitusta.

Tekoälyllä tehtävä energian ennustaminen luotettavaa aurinkosähköä käyttävää LED-toimintaa varten

Aurinkoenergian ennustaminen seuraavien 48 tunnin aikana on parantunut huomattavasti neuroverkkojen ansiosta, jotka yhdistävät tietoa satelliiteista, jotka mittaavat auringonvalon tasoa, sääpalvelujen päivityksistä ja aiemmista sähkönkäyttötiedoista. Kun kaikki nämä eri lähteet yhdistetään, virheprosentti laskee keskimäärin alle 8,3 prosentin, mikä tekee aurinkojärjestelmien käytöstä paljon luotettavampaa arjessa. Oikea taikuus tapahtuu, kun järjestelmä havaitsee ajat, jolloin aurinkoenergiantuotanto laskee. Näinä hetkinä älykkäät tekoälyjärjestelmät alkavat automaattisesti tehdä säätöjä – viivästyttämällä ei-kiireellisiä lataustehtäviä tai säilyttämällä varastoitua virtaa sen sijaan, että se tyhjennettäisiin kokonaan. Erityisesti ulkovalaistussovelluksissa tämä tyyppinen älykäs akkujen hallinta pitää valot tasaisesti palavana samalla kun akkujen käyttöikää pidentyy ennen kuin ne täytyy vaihtaa, eikä ketään tarvitse tarkistaa tai säätää mitään manuaalisesti.

Käytännön suorituskyky ja kompromissit tekoälyllä parannetuissa lataussäätimissä

Laitteistossa kvantitoidut LSTM-mallit tasapainottavat tarkkuutta ja viivettä – saavuttaen 92 %:n pilvitason suorituskyvyn alle 12 ms:n päättelyajalla

Kvantisoitujen LSTM-mallien asentaminen suoraan aurinkolataussäätimiin tarkoittaa, että pilvipalveluyhteyksiin ei enää tarvitse luottaa. Kun neuroverkkojen painokertoimet pakataan vain 8-bittisiksi, se mahdollistaa erittäin alhaisen virrankulutuksen samalla kun reaaliaikaiset laskelmat onnistuvat. Järjestelmä voi prosessoida anturien antamat tiedot ja säätää latausasetuksia noin 12 millisekunnissa. Olemme testanneet tätä lähestymistapaa monenlaisissa järjestelmissä ympäri maailmaa. Tulokset ovat melko vaikuttavat: nämä paikalliset mallit saavuttavat noin 92 % täysikokoisten pilvipohjaisten järjestelmien suorituskyvystä. Niiden reaktioaika on myös riittävän nopea estämään ylijänniteongelmat silloin, kun auringonvalon intensiteetti kasvaa äkillisesti. Tällainen suorituskyky tekee kaiken eron luotettavassa toiminnassa sellaisissa paikoissa, joissa internet-yhteys ei ole aina saatavilla tai vakaa.

Kenttätestien tulokset: Rajasthanissa LSTM-pohjaiset säätimet vähensivät akkujen vaihtamista 47 % 24 kuukauden aikana

Kahden vuoden testaus Rajasthanin kuivassa ilmastossa osoitti todellisia parannuksia komponenttien kestossä. Näillä erikoisilla LSTM-ohjaimilla varustetut sijainnit tarvitsivat noin puolet vähemmän akkujen vaihtokertoja verrattuna tavallisiin PWM-järjestelmiin. Salaisuus? Älykäs purkauksen ohjaus, joka todella mukautuu olosuhteisiin. Esimerkiksi kun lämpötila nousee yli 45 asteen, järjestelmä rajoittaa purkautumista noin 65 prosenttiin sen sijaan, että sitoutuisi jäykästi vakioihin 80 prosentin rajoihin. Tämä menetelmä vähentää rikkasulfaattiongelmia ja estää akkujen liiallista kuumenemista. Alueen aurinkopuistojen kenttätiedot viittaavat siihen, että lyijyakkujen tyypillinen kesto oli aiemmin noin 14 kuukautta, mutta nyt ne kestävät lähes 26 kuukautta viime vuonna julkaistun Aurinkopuiston raportin mukaan.

Tulevaisuuden trendit tekoälyohjatuissa aurinkopaneelien LED-akkuoptimaalisoinneissa

GRU-verkot, jotka on koulutettu pitkän aikavälin haurastumistietoihin, mahdollistavat ennakoivan purkauksen rajoituksen, joka pidentää sykliviitoja 3,2-kertaisesti verrattuna sääntöpohjaisiin BMS-järjestelmiin

GRU-verkot ovat käytännössä uusintaakin uudempaa akkujen hallintatekniikassa. Ne on koulutettu vuosien mittaisesta aineistosta akkujen rappeutumisesta ajan myötä, joten ne voivat ennustaa, milloin purkaminen tulisi lopettaa ennen kuin todellista vahinkoa tapahtuu. Perinteiset akkujen hallintajärjestelmät pysyvät kiinteissä jännitetasoissa, mutta GRU:t tarkastelevat akun nykytilannetta, kuten sen sisäistä resistanssia ja kaikkia aiemmin kertyneitä rasituksia. Tämä mahdollistaa päivittäisen käytön määrän säätämisen. Tutkimusten mukaan syvät purkamissyklit aiheuttavat noin 70–75 % varhaisista akkuvioista aurinkojärjestelmissä. Näin ollen nämä älykkäät järjestelmät tekevät merkittävän eron. Litiumakut kestävät noin kolme kertaa pidempään verrattuna vanhempiin menetelmiin, samalla kun niiden energia on tarvittaessa lähes täysin saatavilla. Tulevaisuudessa tämän tekniikan uudemmat versiot todennäköisesti alkavat ottaa huomioon vuodenajan mukaiset sääolosuhteet asettaakseen päivittäiset käyttörajat automaattisesti. Tämä auttaa aurinko-LED-järjestelmiä kehittymään huomattavasti itsenäisemmiksi ajan myötä, vaikka tähän pisteeseen ei vielä ole päästy.

UKK

Miten tekoäly parantaa aurinkopaneeleiden LED-akun optimointia?

Tekoäly parantaa aurinkopaneeleiden LED-akun optimointia sopeutumalla ympäristöolosuhteisiin, estämällä ennenaikaisen kulumisen ja parantamalla energiatehokkuutta reaaliaikaisilla säädöillä.

Mitä GRU-verkot ovat, ja miten ne pidentävät akun käyttöikää?

GRU-verkot ovat edistyneitä akkujen hallintajärjestelmiä, jotka on koulutettu pitkän aikavälin kulumistietoihin, jotta ne mahdollistavat ennakoivan purkauksen rajoituksen ja merkittävästi pidentävät sykliviitoja verrattuna perinteisiin menetelmiin.

Miten tekoälyllä tehty energianennustaminen hyödyttää aurinkopaneeleiden LED-järjestelmiä?

Tekoälyllä tehty energianennustaminen käyttää neuroverkkoja tarkkoihin aurinkoenergian ennusteisiin, vähentää virheprosentteja ja mahdollistaa säädöt, jotka parantavat luotettavuutta ja tehokkuutta.