Ankori Liu Qiuxia

Zusammenfassung: Mit der rasanten Entwicklung erneuerbarer Energiequellen, insbesondere der Photovoltaik-Technologie, wurden PV-Energiespeicher-Integrationssysteme zu einem wichtigen Weg zur nachhaltigen Entwicklung der Energie. Probleme mit dem stabilen Betrieb und der Effizienz des Systems waren jedoch immer ein Schlüsselfaktor, der ihre Entwicklung einschränkte. Die Anwendung der IoT-Technologie bietet effektive Fernüberwachung und Fehlerdiagnose für PV-Energiespeicher-Integrationssysteme. Dieser Artikel untersucht systematisch die Fernüberwachung und Fehlerdiagnose von IoT-basierten PV-Energiespeicher-Integrationssystemen, analysiert die Vorteile des Systembetriebs nach der Integration der IoT-Technologie und schlägt einen effektiven Prozess zur Fehlererkennung und -diagnose vor. Durch experimentelle Prüfung wurde die Wirksamkeit des Systems bei der Verbesserung der Effizienz der Photovoltaik-Stromerzeugung, der Senkung der Wartungskosten und der Gewährleistung der Systemstabilität nachgewiesen.

Schlüsselwörter: Internet der Dinge; Photovoltaik-Stromerzeugung; Energiespeichersysteme; Fernüberwachung; Fehlerdiagnose

0 Einführung

Photovoltaik-Energiespeicher-Integrationssysteme als eine neue Art der Nutzung erneuerbarer Energien werden wegen ihrer grünen Umweltschutz, Nachhaltigkeit und anderen Vorteilen geschätzt. Mit der zunehmenden Systemgröße und der zunehmenden Anwendungsszenarien werden Betriebssicherheit, Stabilität und Wartungseffizienz zu dringenden Problemen. Die Einführung der IoT-Technologie bietet neue Lösungen für die Fernüberwachung und Fehlerbehebung. IoT-Technologien ermöglichen die Echtzeit-Datenerfassung, -übertragung und -analyse von Systemen durch intelligente Sensoren, Kommunikationstechnologien und Cloud-Computing, um mögliche Probleme rechtzeitig zu erkennen und zu behandeln. In diesem Artikel soll untersucht werden, wie IoT-Technologien auf PV-Energiespeicher-Integrationssysteme angewendet werden können, um ihre Fernüberwachungs- und Fehlerbehebungsfunktionen zu optimieren.

Wichtigkeit und Entwicklungstrends von Photovoltaik-Energiespeichersystemen

Photovoltaik-Energiespeichersysteme als wichtiger Bestandteil des neuen Energiebereichs haben die Bedeutung, dass sie in der Lage sind, Solarenergie, eine saubere, erneuerbare Energiequelle, effektiv in Strom umzuwandeln und durch Energiespeicheranlagen die intermittenten Probleme der Solarenergiererzeugung zu lösen, die Energieeffizienz und die Zuverlässigkeit der Stromversorgung zu verbessern. Mit zunehmendem Umweltbewusstsein und geringerer Abhängigkeit von traditionellen fossilen Energiequellen spielen Photovoltaik-Energiespeichersysteme eine immer wichtigere Rolle bei der Transformation der Energiestruktur. Das System kann nicht nur die Treibhausgasemissionen reduzieren und die Klimaerwärmung lindern, sondern auch eine stabile Stromversorgung in abgelegenen Gebieten und Gebieten mit instabilem Stromnetz liefern und eine nachhaltige sozioökonomische Entwicklung fördern.

Technologische Innovationen fördern kontinuierlich die Effizienz der Photovoltaik-Stromerzeugung und die Senkung der Energiespeicherkosten. Zum Beispiel entwickelt sich die Forschung und Entwicklung von Photovoltaikzellenmaterialien in Richtung effizienter und kostengünstiger, wie das Aufkommen neuer Materialien wie Perovskit-Solarzellen. Gleichzeitig verbessert sich die Energiespeichertechnologie kontinuierlich, die Energiedichte von Lithium-Ionen-Batterien steigt, die Kosten sinken und andere Arten von Energiespeichertechnologien wie Flüssigkeitsbatterien, Druckluftspeicher usw. werden kontinuierlich erforscht und entwickelt. Verbesserte Systemintegration und Intelligenz. Mit der Entwicklung des Internets der Dinge und der Technologie der künstlichen Intelligenz nutzen Photovoltaik-Energiespeichersysteme zunehmend intelligente Überwachungs- und Managementtechnologien, um den Betrieb des Systems zu optimieren und die Energieeffizienz und die Betriebsstabilität des Systems zu verbessern. Das System kann die Stromerzeugungs- und Energiespeicherstrategie automatisch an Faktoren wie Wetteränderungen, Verbraucherbedarf und Strompreisänderungen anpassen, um den wirtschaftlichen Nutzen zu maximieren.

2 Photovoltaik-Energiespeicher-Systemarchitektur

2.1 Einführung des Photovoltaik-Stromerzeugungssystems

Ein Kernkomponent des PV-Energiespeicher-Integrationssystems ist das PV-Stromerzeugungssystem, das Solarzellen verwendet, um Sonnenstrahlung in Gleichstrom umzuwandeln. Dieser Umwandlungsprozess wird durch den photoelektrischen Effekt von Halbleitermaterialien erreicht, bei dem, wenn Sonnenlicht auf ein PV-Panel ausgestrahlt wird, die Wechselwirkung der Photonen mit den Elektronen im Halbleiter Strom erzeugt. Photovoltaische Stromerzeugungssysteme umfassen in der Regel Komponenten wie Photovoltaikpaneele, Halterungen, Wechselrichter, Überwachungsgeräte sowie mitgelieferte Kabel und Anschlussboxen. Ein PV-Panel ist ein System, das in der Regel aus mehreren PV-Zellen besteht, die in Reihe oder parallel verbunden sind, um die erforderliche Spannung und Strom zu liefern. Die Effizienz und Qualität der Photovoltaik-Zellen bestimmen direkt die Effizienz und Stabilität der Stromerzeugung des gesamten Systems. Derzeit gibt es auf dem Markt übliche Photovoltaik-Zellen hauptsächlich Einkristallines Silizium, Polykristallines Silizium und drei Arten von Dünnfilm, die jeweils ihre Eigenschaften und Anwendungsumfeld haben.

2.2 Die Rolle des Energiespeichersystems

Das PV-Energiespeicher-Integrationssystem ist ein Energiesystem**, das die Erzeugung von Photovoltaik und die Speicherung von Strom integriert. In diesem System spielt das Energiespeichersystem eine entscheidende Rolle. Da die Solarenergie wetterabhängig ist und Tag und Nacht zyklisch ist, ist die erzeugte Stromversorgung instabil. Hier spielt das Energiespeichersystem eine Rolle.

2.3 Vorteile eines integrierten Systems

Der zentrale Vorteil eines PV-Energiespeicher-Integrationssystems besteht darin, dass es die Erzeugung von Solarenergie mit der Energiespeicherung eng verbinden kann, um ein System zu bilden, das sowohl effektiv umwandeln als auch flexibel auf verschiedene Stromversorgungsbedürfnisse reagieren kann. Solche Systeme können nicht nur die Sonnenenergie tagsüber in Strom umwandeln, sondern auch überschüssige Energie durch Energiespeichergeräte speichern, die für die Nutzung bei Nacht oder regnerischem Wetter verwendet werden können, was effektiv die intermittenten Probleme löst, die durch natürliche Bedingungen eingeschränkt werden. Insbesondere kann die Effizienz der Umwandlung von Solarenergie in Elektrizität durch PV-Paneele in einem integrierten System ausgedrückt werden als:

In der Formel ist Pout die Ausgangsleistung der PV-Platte, während Ein die Gesamtmenge an Solarenergie ist, die auf die PV-Platte eingeht.

Darüber hinaus kann das integrierte System die Stromausgabe dynamisch an den tatsächlichen Strombedarf anpassen, was durch ein intelligentes Managementsystem erreicht wird, das die Stromverbrauchmuster der Benutzer überwachen und den Strombedarf vorhersagen kann, um den Betriebszustand der Photovoltaik-Stromerzeugung und -speicheranlagen zu optimieren. Wenn beispielsweise ein erhöhter Strombedarf prognostiziert wird, kann das System im Voraus mehr Strom speichern, um den bevorstehenden Spitzenzeiten gerecht zu werden. Diese intelligente Regelung kann in der folgenden Formel zusammengefasst werden:

Pstored(t+1)=Pstored(t)+Pcharge(t)-Pdischarge(t)

In der Formel steht Pstored für die momentan gespeicherte elektrische Energie und Pcharge und Pdischarge für die Lade- und Entladungsleistung in der Zeit t.

In abgelegenen Gebieten oder in Gebieten, in denen das Stromnetz instabil ist, ist das PV-Speichersystem eine ideale Lösung, da es unabhängig vom herkömmlichen Stromnetz funktioniert und den Anwendern eine stabile und zuverlässige Stromversorgung bietet. Mit Fortschritten in der Energiespeichertechnologie, wie der Steigerung der Energiedichte und der Senkung der Kosten von Lithium-Ionen-Batterien, hat sich die Wirtschaftlichkeit eines integrierten Systems erheblich verbessert. Die Kosteneffizienz einer Energiespeicheranlage kann durch ihre Lebensdauer und die Einheitsenergiekosten bewertet werden:

In der Formel ist Cstorage die Gesamtkosten eines Energiespeichergerätes, N die Anzahl der Zyklen des Geräts und Ecapacity die elektrische Energie, die pro Zyklus bereitgestellt werden kann.

3 Fernüberwachungstechnik

3.1 Sensortechnologie und Datenerfassung

Die Fernüberwachungstechnik spielt eine entscheidende Rolle in PV-Energiespeicher-Integrationssystemen, die den intelligenten Betrieb des Systems ermöglichen. Durch die integrierte Sensortechnologie, die Datenkommunikation und die Big Data-Verarbeitungsfähigkeit der Cloud-Plattform ermöglicht die Fernüberwachungstechnologie die Echtzeitüberwachung und -verwaltung des gesamten Systemzustands. Die Implementierung dieser Technologie basiert auf einer Reihe von * dichten Sensoren, die kontinuierlich Daten von verschiedenen kritischen Knoten des Systems erfassen, einschließlich Photovoltaikplatten, Wechselrichtern und Energiespeichergeräten. Die Daten, die die Sensortechnologie liefert, sind vielseitig und umfassen Umweltinformationen und Geräteleistungsindikatoren. Zum Beispiel können Temperatursensoren die Temperatur von PV-Platten und Energiespeichern überwachen, deren Beziehung zwischen Ausgangsspannung V und Temperatur T durch die folgende Formel dargestellt werden kann:

in der Form, a，b，c， Ist der Koeffizient, der anhand der Eigenschaften des Sensors bestimmt wird, T ist die Temperatur. Der Strom- und Spannungssensor kann die elektrische Leistung des PV-Systems überwachen und Ohms Gesetz verwenden, um die Beziehung zwischen Strom I, Spannung V und Widerstand R in der Schaltung V = IR zu beschreiben, während der Lichtsensor die Intensität des Sonnenlichts messen kann, um das Stromerzeugungspotential der PV-Platte zu bewerten, die Beziehung zwischen dem Ausgangsstrom I und der Eingangslichtintensität E kann annähernd sein: In der Formel I = kE ist k der Reaktionskoeffizient des Sensors. Mit den von diesen Sensoren erfassten Daten kann das System den Betriebszustand und die Umgebungsbedingungen der Anlage in Echtzeit überwachen und die Entscheidungsfindung für den optimierten Betrieb des Systems unterstützen. Datenkommunikationsmittel stellen sicher, dass diese Daten in Echtzeit zur Verarbeitung und Analyse auf die Cloud-Plattform übertragen werden können, was in der Regel einen Prozess der Verschlüsselung und Entschlüsselung der Daten beinhaltet, dessen mathematisches Modell als:

(P steht für Rohdaten, (C steht für verschlüsselte Daten, (E_k ist die Verschlüsselungsfunktion, (D_k ist die Entschlüsselungsfunktion und (k ist der Schlüssel). Die Cloud-Plattformen verarbeiten diese Daten und verwenden Datenanalysemethoden wie Machine Learning-Algorithmen, um Betriebstrends und potenzielle Wartungsanforderungen vorherzusagen. Diese Analysen können komplexe mathematische Modelle beinhalten, wie Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse usw. Ein einfaches lineares Regressionsmodell kann als:

In der Formel sind y die Reaktionsvariablen, x1, x2, xn die Interpretationsvariablen, β0, β1, βn die Modellparameter und In In In .

3.2 Datenkommunikation

Die erfassten Daten müssen über eine zuverlässige Datenkommunikation an die Überwachungs- oder Cloud-Plattform übertragen werden. Die Datenkommunikation kann über kabelgebundene Netzwerke wie Ethernet oder drahtlose Methoden wie Mobilfunknetze, Satellitenkommunikation oder Wi-Fi erfolgen. In einigen abgelegenen oder unbequem verdrahteten Gebieten zeigen drahtlose Kommunikationsmethoden ihre Bequemlichkeit und Flexibilität. Mit der Entwicklung der IoT-Technologie werden Low Power Wide Area Network (LPWAN)-Technologien wie LoRa und NB-IoT zunehmend für Remote Monitoring eingesetzt.

In Messsystemen eignen sich diese Technologien besonders für Szenarien, in denen kleine Datenmengen übertragen werden, mit Vorteilen wie einer breiten Abdeckung und niedrigem Stromverbrauch. Besondere Merkmale der Datenkommunikation sind in der Tabelle aufgeführt.

Tabelle 1 Merkmale der Datenkommunikation

3.3 Cloud-Plattformen und Datenverarbeitung

Nachdem die Daten über das Kommunikationsnetz erfolgreich auf die Cloud-Plattform übertragen wurden, folgt die Datenverarbeitungsphase. Die Cloud-Plattformen verfügen über leistungsstarke Datenspeicher- und Rechenleistungen, um große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Mit Datenverarbeitungsalgorithmen wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ermöglicht die Cloud-Plattform nicht nur die Echtzeitüberwachung der Daten, sondern auch hohe Funktionen wie Fehlervorhersage, Leistungsanalyse und Optimierungsempfehlungen. Darüber hinaus können Benutzer über die Schnittstellen der Cloud-Plattformen den Systemstatus jederzeit und überall über Computer oder mobile Geräte überprüfen und die Fernsteuerung und -verwaltung ermöglichen, was die Betriebseffizienz und die Intelligenz des Systems erheblich verbessert. Photovoltaische Cloud-Plattformen und Datenverarbeitungssysteme für IoT-Technologien siehe Abbildung 1

Abbildung 1 Photovoltaik-Cloud-Plattform und Datenverarbeitungssystem für IoT-Technologien

4 Fehlerdiagnosemethoden

4.1 Fehlererkennungstechnik

Fehlerbehebungsmethoden spielen eine entscheidende Rolle in modernen industriellen und technologischen Systemen, insbesondere in komplexen Systemen, die einen langfristigen stabilen Betrieb erfordern, wie z. B. PV-Energiespeicher-Integrationssystemen. Die Fehlererkennungstechnik ist der Ausgangspunkt für die Fehlerdiagnose und erfasst mögliche Anomalien, indem sie den Betriebszustand und die Umgebungsparameter der Geräte überwacht. Diese Signale können sich als plötzliche Veränderungen der Daten, wie starke Temperaturanstiege, Spannungsschwankungen über den normalen Bereich hinaus, oder als allmähliche Abnahme von Leistungsindikatoren, wie eine geringere Stromerzeugungseffizienz von Photovoltaik-Platten, manifestieren. Sensoren spielen hier eine grundlegende Rolle, indem sie wichtige Daten in Echtzeit erfassen und an das Analysesystem übertragen. Photovoltaische Fehlererkennungstechnik siehe Abbildung 2.

4.2 Optimierung der Auswertung und Analyse

Es wird hauptsächlich die Genauigkeit, die Rückrufrate, die F1-Punktzahl, die Berechnungszeit und die Falscharm-Rate bewertet. Die Bewertungsmethode besteht darin, das optimierte Modell auf die tatsächlichen Betriebsdaten anzuwenden und die Modellleistungsindikatoren vor und nach der Optimierung zu vergleichen. Gleichzeitig wurden zahlreiche Experimente durchgeführt, um die Machbarkeit und Wirksamkeit der Optimierungsmethoden zu überprüfen. Im Vergleich der Ergebnisse und der Analysedaten wurde festgestellt, dass sich das optimierte Modell in Bezug auf Genauigkeit, Rückrufrate und F1-Punktzahl deutlich verbessert hat, während die Berechnungszeit und die Fehlermeldungsrate verringert wurden. Dies zeigt, dass die Optimierungsmethode die Genauigkeit und Effizienz der Methode zur automatischen Erfassung des Ausfallzustands von elektrischen Anlagen in Wasserkraftwerken effektiv verbessern kann.

Acrel-2000MG Mikronetz-Energiemanagementsystem

5.1 Übersicht

Das Acrel-2000MG Speicherenergiemanagementsystem ist ein lokalisiertes Energiemanagementsystem, das speziell für industrielle und kommerzielle Speicherkraftwerke von Angkor entwickelt wurde. Es ermöglicht die Datenerfassung, Datenverarbeitung, Datenspeicherung, Datenabfrage und -analyse, visuelle Überwachung, Alarmmanagement, statistische Berichte, Strategiemanagement und historische Kurven. Das Strategiemanagement unterstützt eine Vielzahl von Strategieoptionen zur Kontrolle, einschließlich Planungskurven, Spitzenfüllungen, Bedarfskontrolle, Anti-Reverse Stream usw. Das System kann nicht nur die einheitliche Überwachung und Verwaltung der einzelnen Energiespeichereinheiten erreichen, sondern auch die Datenkommunikation und die Interaktion mit dem Scheduling-System und der Cloud-Plattform erreichen, die sowohl die Scheduling-Anweisungen akzeptieren als auch die Fernüberwachung und den Betrieb erfüllen, um den sicheren, stabilen, zuverlässigen und wirtschaftlichen Betrieb des Energiespeichersystems zu gewährleisten.

5.2 Anwendungsszenen

Geeignet für industrielle und kommerzielle Energiespeicherkraftwerke und neue Energieverteilungskraftwerke.

5.3 Systemstruktur

5.4 Systemfunktion

1) Echtzeit-Überwachung

Überwachen Sie den Betrieb von Mikronetzen in Echtzeit, einschließlich kommunaler Stromversorgung, Photovoltaik, Windkraft, Energiespeicher, Ladestationen und Stromverbrauch, sowie Informationen über Gewinndaten, Wetterbedingungen, Energieeinsparungen und Emissionsminderungen.

2) Intelligente Überwachung

Echtzeit-Überwachung der Systemumgebung, Photovoltaik-Komponenten, Photovoltaik-Umrichter, Windkraftsteuerung Umrichter, Energiespeicherbatterien, Energiespeicher Umrichter, elektrische Geräte usw., um den Betriebszustand des Mikronetzsystems zu beherrschen.

3) Leistungsprognosen

Kurzfristige und ultrakurzfristige Stromerzeugungsprognosen für verteilte Stromerzeugungssysteme sowie Ausfallquoten und Fehleranalysen.

4) Elektrische Qualität

Kontinuierliche Überwachung der Energiequalität und der Zuverlässigkeit im gesamten Mikronetzsystem. So wie Stabilitätsdaten wie Spannungsharmonie, Spannungsblitz, Spannungsungleichgewicht und Spannungsstiege / Spannungsstiege, Spannungsunterbrechungen für die Überwachungsanalyse und Aufzeichnungsanzeige sowie die Überwachung von Spannungs- und Stromtransferenzen.

5) Visualisierung

Verwirklichung des unbewachten Mikronetzes, Digitalisierung, Intelligenz und einfaches Management; Eine ununterbrochene Überwachung wichtiger Lasten und Geräte.

6) Optimierte Kontrolle

Durch die Analyse historischer Stromverbrauchdaten, die Vorhersage der Belastung durch Wetterbedingungen und die Kombination von verteilter Stromausgabe und Energiespeicherzustand wird eine wirtschaftlich optimierte Planung erreicht, um den Stromverbrauch in Spitzenzeiten oder Spitzenzeiten zu senken und die gesamten Stromkosten des Unternehmens zu senken.

7) Ertragsanalyse

Die Benutzer können die täglichen Stromversorgungs- und Gewinndaten für die drei Teile von Photovoltaik, Energiespeicher und Ladestation anzeigen und den Jahresbericht wechseln, um den Stromversorgungs- und Gewinn für jeden Monat anzuzeigen.

8) Energieanalyse

Durch die Analyse der Stromerzeugungs- und Umwandlungseffizienz von Photovoltaik-, Wind- und Energiespeicheranlagen wird die Leistung und der Zustand der Anlage bewertet.

9) Strategische Konfiguration

Die Mikronetzkonfiguration bestimmt hauptsächlich die Zusammensetzung des Mikronetzsystems, die grundlegenden Parameter, die Betriebsstrategie und die statistischen Werte. Diese Strategien umfassen Planungskurven, Spitzenfüllung, Nachfragekontrolle, neue Energieverbrauch, umgekehrte Leistungskontrolle usw.

6 Hardware und ihre Zubehörprodukte

7 Schlussworte

Zusammenfassend ist die in diesem Artikel untersuchte Methode zur automatischen Erfassung des Betriebszustands von elektrischen Geräten in Wasserkraftwerken durch die Überwachung des Betriebszustands von elektrischen Geräten in Echtzeit und das Lernen und Vorhersagen der erfassten Daten mit dem konvolutiven neuronalen Netzwerkmodell (CNN), um die frühzeitige Erkennung und genaue Positionierung von Fehlern zu erreichen. Diese Methode hat jedoch einige Einschränkungen, z. B. die Genauigkeit der Erkennung bestimmter komplexer Fehlerarten muss noch verbessert werden. Weitere Deep-Learning-Modelle wie Variable-to-Encoder (VAE) oder Generate-Against-Network (GAN) müssen in Zukunft eingeführt werden, um die Genauigkeit der Erkennung und Generalisierung von Fehlertypen zu verbessern. die Kombination von Informationen aus mehreren Quellen wie Gerätezustandsüberwachungsdaten, Betriebsprotokolle usw., um den Betriebszustand eines elektrischen Geräts besser zu bewerten; Erwägen, diese Methode auf andere Arten von Energie- oder Industriegeräten anzuwenden und ihren Anwendungsbereich zu erweitern; Eine intensive Untersuchung der Verarbeitungsmethoden für große, hochdimensionale Daten, um die Trainingseffizienz und die Fähigkeit zur Allgemeinerung des Modells weiter zu verbessern.

Mit der Entwicklung der Deep-Learning-Technologie werden in Zukunft mehrere verschiedene Modelle der Überwachungsdaten zusammengefügt, um die Genauigkeit und Gültigkeit der Fehlererkennung zu gewährleisten. Durch die integrierte Anwendung von Internet- und IoT-Technologien können die Fernüberwachung und Diagnose von elektrischen Geräten von Wasserkraftwerken effektiv realisiert werden, um die Fehlerreaktionsgeschwindigkeit und die Reparatureffizienz zu verbessern. Die Verbreitung und Anwendung dieser Methode hat große Perspektiven und ist von großer Bedeutung für die Verbesserung der Sicherheit, Zuverlässigkeit und Betriebseffizienz von Wasserkraftwerken und eine stärkere Unterstützung für die intelligente Entwicklung von Wasserkraftwerken.

Referenzen

[1] Ehrlich. Die Anwendung der "Vier-Schritt-Testmethode" in der Fehlererkennung von elektrischen Geräten wird untersucht [J]. Red Water River, 2021, 40 (2): 84-89.

[2] Wei, Wei, Wei, Wei. Methode zur automatischen Erfassung des Ausfallbetriebszustands von elektrischen Anlagen in Wasserkraftwerken auf der Grundlage eines analogen Zündelalgorithmus [J].

[3] Entspannung. Fernüberwachung und Fehlerdiagnose von Photovoltaik-Energiespeicher-Integrationssystemen auf Basis von IoT-Technologien

[4] Angkor Enterprise Microgrid Design and Application Handbuch, Ausgabe 2022 05