Falowniki fotowoltaiczne

IoT PV Monitor współpracuje z wieloma typami falowników różnych producentów. Do komunikacji wykorzystujemy udostępniane przez producentów interfejsy, takie jak np. RS-485, Ethernet, WiFi. Pozyskiwane z falowników dane w maksymalnie możliwym zakresie sprowadzamy „do wspólnego mianownika”, co zapewnia możliwość implementacji jednorodnych procesów utrzymania. W zależności od możliwości falownika, odczyty danych mogą być z niego pozyskiwane nawet częściej niż raz na sekundę. Oczywiście nie realizujemy bez potrzeby tak częstych odczytów, jest to możliwość, a nie eksploatacyjna praktyka, ale ta możliwość zapewnia unikalne opcje bardzo precyzyjnej diagnostyki pracy falownika.

Możliwości IoT PV Monitor pozwalają na monitorowanie pracy falowników w zakresie typowych uszkodzeń takich jak np. uszkodzenia wentylatorów, alarmy temperaturowe, uszkodzenia czy doziemienia izolacji okablowania DC, uszkodzenia stringów PV, przepalenia bezpieczników, zadziałania zabezpieczeń przeciwprzepięciowych.

O przewadze naszego rozwiązania stanowi jednak to, że na podstawie szczegółowych danych pomiarowych i ich korelacji z danymi z innych urządzeń elektrowni, monitorujemy pracę falownika sprawdzając czy w danych okolicznościach i uwarunkowaniach zewnętrznych zachowuje się on w taki sposób w jaki powinien. Zagłębiamy się w wewnętrzny sposób pracy falownika śledząc np. pracę poszczególnych MPPT oraz sprawność przetwarzania energii z paneli na energię oddawaną do sieci. Te działania realizujemy np. w funkcji nasłonecznienia i temperatury otoczenia.

Wykrywamy całkowite przerwy w pracy falowników, co jest oczywiste bo robi to każdy inny system, ale wykrywamy również takie problemy jak restarty falowników, chwilowe spadki mocy całego falownika, spadki mocy poszczególnych MPPT, chwilowe wzrosty temperatury urządzenia, zawieszanie się interfejsów komunikacyjnych.

Szeroki zestaw gromadzonych przez system danych pozwala na realizację analiz porównawczych efektywności pracy falowników: np. z pozostałymi falownikami na tej samej elektrowni, takimi samymi falownikami na innych elektrowniach, z falownikami innych producentów, z falownikami obsługującymi panele różnych producentów.

Co szczególnie istotne, zakres danych które rejestrujemy pozwala na stosowanie mechanizmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Zastosowanie tych rozwiązań pozwala już na etapie wystąpienia pierwszych symptomów uszkodzeń na wygenerowanie ostrzeżenia, że uszkodzenie może wystąpić. Posiadając taką wiedzę można zapobiec uszkodzeniu albo odpowiednio przygotowując się do jego wystąpienia, ograniczyć do minimum czas jego trwania.



Nasza specjalność to zaawansowana diagnostyka pracy dużych elektrowni fotowoltaicznych

Cookies

Korzystając z tej witryny, automatycznie akceptujesz używanie przez nas plików cookie. Czytaj więcej.

AKCEPTUJĘ