PV-Modul-Tracking-Controller

Als „intelligentes Gehirn“ eines PV-Kraftwerks hilft der PV-Modul-Tracking-Controller von Ruitai dem System, von der passiven Reaktion zur proaktiven Vorhersage überzugehen.

Mit KI-Vorhersagealgorithmen optimiert es die Leistung unter komplexen Wetterbedingungen, Strompreisen nach der Nutzungsdauer und unterschiedlichen Geländebedingungen und sorgt so für höhere Stromerzeugungsgewinne und bessere wirtschaftliche Erträge für PV-Kraftwerke.

Kernarbeitsprinzip und Hardware

Der intelligente PV-Tracker ist eine Weiterentwicklung herkömmlicher fester PV-Montagesysteme. Durch das Hinzufügen eines intelligenten Tracking-Geräts zu PV-Modulen können diese ihren Winkel automatisch anpassen und in der optimalen Position bleiben, um Sonnenlicht zu empfangen, was zur Verbesserung der Effizienz der Stromerzeugung beiträgt.

Der Tracker kombiniert präzises mechanisches Design mit intelligenten Algorithmen. Sein Hauptrahmen besteht in der Regel aus hochfestem, feuerverzinktem Stahl und bietet starken Widerstand gegen Wind, Schneelasten und Hagelschlag.

Zur Nachführungssteuerung verwendet das System einen astronomischen Algorithmus, um den Lauf der Sonne genau zu berechnen, während Lichtsensoren die Sonnenlichtintensität in Echtzeit überwachen. Dadurch entsteht ein geschlossener Regelkreis für eine präzise und stabile Sonnennachführung.

Systemparameter

Mechanische Parameter

Elektrische Parameter

Intelligenter Kontroll- und Schutzmechanismus

Der PV-Modul-Tracking-Controller fungiert als Gehirn eines PV-Kraftwerks und verfügt über mehrere Betriebsmodi zur Bewältigung komplexer Umgebungen.

1. Intelligente Optimierung

Durch die Erfassung von Daten wie String-Spannung und -Strom und deren Kombination mit einer KI-Big-Data-Analyse kann das System Verschattung, bewölktes Wetter, Regen und andere sich ändernde Bedingungen erkennen.

Anschließend passt es den Modulwinkel automatisch an, um eine maximale Stromerzeugung zu erreichen.

2. Schutz vor Unwettern

Die TCU integriert Sensoren für Windgeschwindigkeit, Niederschlag und andere Wetterbedingungen. Wenn starker Wind, starker Regen, starker Schneefall oder andere extreme Wetterbedingungen erkannt werden, aktiviert es automatisch den Schutzmechanismus und bewegt die PV-Module in eine horizontale oder bestimmte sichere Position, um mechanische Schäden zu verhindern.

3. KI-Vorhersagealgorithmen

Der intelligente Tracker hilft dem System, von der passiven Reaktion zur proaktiven Vorhersage überzugehen und so die PV-Stromerzeugung unter verschiedenen Bedingungen zu optimieren.

4. KI-Dynamikoptimierung für bewölkte Wetterbedingungen

Herkömmliche Tracker basieren auf festen astronomischen Algorithmen, während der KI-Algorithmus in dieser TCU Streustrahlung, lokale Wolkenbedeckung und Geländeeffekte in Echtzeit verarbeiten kann.

Mithilfe eines auf Himmelsbildern basierenden Vision-Transformer-Modells kann die KI Wolkenbewegungen genau vorhersagen und die Sonne bei unvorhersehbarem Wetter wie bewölkten oder regnerischen Bedingungen lokalisieren, wodurch die Effizienz der Energiegewinnung erheblich verbessert wird.

5. Time-of-Use-Preise

Der KI-Algorithmus konzentriert sich nicht nur auf die Maximierung der Stromerzeugung, sondern auch auf die Maximierung des Umsatzes.

Durch die Arbeit mit der nutzungsabhängigen Strompreisgestaltung kann das System den PV-Panel-Winkel während Hochpreiszeiten morgens und abends flexibel anpassen, wodurch die Stromerzeugung in Stunden mit hohem Energiebedarf erhöht und der gewichtete Verkaufspreis jeder Kilowattstunde verbessert wird.

6. Geländeanpassung und bifacialer Gewinn

Bei unregelmäßigem oder steilem Gelände analysiert die KI-Software verschiedene Datenquellen vor Ort gemeinsam, um eine präzise geländeadaptive Steuerung zu erreichen.

Bei bifazialen PV-Modulen kann die KI den Neigungswinkel auch dynamisch anpassen, um mehr reflektiertes Licht auf der Rückseite einzufangen und so die Gesamtvorteile der Stromerzeugung weiter zu verbessern.

7. Längere Systemlebensdauer

Um den Energieverbrauch des Motors und den durch häufige Anpassungen verursachten mechanischen Verschleiß zu reduzieren, glättet der KI-Algorithmus Sensordaten mithilfe von Methoden wie gleitenden Durchschnitten.

Dies trägt dazu bei, unnötige Reaktionen auf kurzfristige Wetteränderungen zu vermeiden. Das System kann außerdem Tracking-Strategien für bestimmte Zeiträume wie Sonnenaufgang und Sonnenuntergang anpassen, um unnötige Aktuatorbewegungen zu reduzieren und gleichzeitig die Stromerzeugung zu verbessern, die Stabilität aufrechtzuerhalten und den Energieverbrauch niedrig zu halten.