날짜 : 2019 년 1 월 10 일
출처 : 미국 물리 연구소
요약 : 비용 효과적이고 시간 효율성이 높은 방식으로 태양 전지 패널을 실시간으로 어떻게 검사하나요? 연구자들은 현재 태양 전지 패널의 실시간 검사를 가능하게하기 위해 통계 및 기계 학습 기반 대안을 개발하고 개선했습니다. 그들의 연구는 과거의 기상 데이터를 사용하여 성능 비율과 성능 저하 속도를 계산하는 클러스터링 기반 계산을위한 새로운 응용 프로그램을 발견했습니다.
재생 가능 에너지 원으로서의 많은 이점과 상대적 인기에도 불구하고, 결국 태양은 최고의 태양 전지판을 차지하게됩니다. 시간이 지남에 따라 태양 전지는 날씨, 온도 변화, 오염 및 자외선 노출로 인한 피해를 입습니다. 태양 전지는 또한 셀 성능 수준을 유지하고 경제적 손실을 줄이기 위해 검사가 필요합니다.
그렇다면 패널을 비용 효율적이고 시간 효율적으로 실시간으로 패널을 검사하는 방법은 무엇입니까? 인도의 Thapar Institute of Engineering and Technology의 연구원 인 Parveen Bhola와 같은 기관의 부교수 인 Saurabh Bhardwaj는 지난 몇 년 간 실시간 통계를 가능하게하기 위해 통계 및 기계 학습 기반 대안을 개발 및 개선했습니다. 패널. 그들의 연구는 과거의 기상 데이터를 사용하여 성능 비율과 성능 저하 속도를 계산하는 클러스터링 기반 계산을위한 새로운 응용 프로그램을 발견했습니다. 이 방법은 또한 오프 사이트 검사를 허용합니다.
클러스터링 기반 계산은 온도, 압력, 풍속, 습도, 일조 시간 등을 포함하는 기상 매개 변수를 기반으로 한 성능 비율을 사용하여 검사 프로세스의 속도를 높이고 더 많은 손상과 수리를 방지하는 기능 때문에이 문제에 유리합니다. 태양력, 그리고 심지어 올해의 날. 매개 변수는 쉽게 획득하고 평가할 수 있으며 원격 위치에서 측정 할 수 있습니다.
PV 셀 검사 시스템을 개선하면 검사원이보다 효율적으로 문제를 해결하고 향후 어려움을 예측하고 제어 할 수 있습니다. 클러스터링 기반의 계산은 태양 에너지 시스템을 관리하고 태양 광 발전을 최적화하며 미래의 기술 발전을 고무하는 새로운 방법을 조명합니다.
"가능한 대부분의 기술은 현장에서 물리적 인 검사를 통해 PV (광전지) 시스템의 열화를 계산합니다.이 프로세스는 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 소요되며 실시간 분해 분석에 사용할 수 없습니다."라고 Bhola는 말했습니다. "제안 된 모델은 실시간으로 성능 비율 측면에서 성능 저하를 평가합니다."
Bhola와 Bhardwaj는 이전에 함께 연구하여 Hidden Markov Model과 Generalized Fuzzy Model의 조합을 사용하여 태양 복사를 추정하는 모델을 개발했습니다.
숨겨진 마르코프 모델은 관찰되지 않거나 숨겨진 상태로 무작위로 변화하는 시스템을 모델링하는 데 사용됩니다. 일반화 된 퍼지 모델은 모델링 프로세스에서 부정확 한 정보를 사용하려고 시도합니다. 이러한 모델에는 인식, 분류, 클러스터링 및 정보 검색이 포함되며 PV 시스템 검사 방법을 적용하는 데 유용합니다.
실시간 PV 검사의 이점은 시간에 민감하고 비용 효율적인 조치를 뛰어 넘습니다. 이 새로운 제안 된 방법은 현재 태양 에너지 예측 모델을 향상시킬 수 있습니다. Bhola는 태양 전지 패널 또는 일련의 태양 전지 패널의 출력이 더욱 정확하게 예측 될 수 있다고 언급했습니다. 실시간 평가 및 검사를 통해 실시간으로 신속하게 대응할 수 있습니다.
Bhola는 "실시간 추정의 결과로 출력이 기대치가 아니라면 즉각 예방 조치를 취할 수있다"고 말했다. "이 정보는 태양 에너지 예측 모델을 미세 조정하는 데 도움이되므로 정확도를 높여 출력 전력을 예측할 수 있습니다."
