Ankeri Liu Qiuxia

Resumen: con el rápido desarrollo de las energías renovables, especialmente la tecnología de generación de energía fotovoltaica, el sistema integrado de almacenamiento de energía fotovoltaica se ha convertido en una forma importante de lograr el desarrollo energético sostenible. Sin embargo, el funcionamiento estable y la eficiencia del sistema siempre han sido factores clave que limitan su desarrollo. La aplicación de la tecnología de Internet de las cosas proporciona un medio eficaz de monitoreo remoto y diagnóstico de fallas para el sistema integrado de almacenamiento de energía fotovoltaica. Este trabajo estudia sistemáticamente la tecnología de monitoreo remoto y diagnóstico de fallas del sistema integrado de almacenamiento de energía fotovoltaica basado en Internet de las cosas, analiza las ventajas del funcionamiento del sistema después de la tecnología integrada de Internet de las cosas y propone un conjunto de procesos efectivos de detección y diagnóstico de fallas. A través de la verificación experimental, se demuestra la eficacia del sistema para mejorar la eficiencia de la generación de energía fotovoltaica, reducir los costos de mantenimiento y garantizar la estabilidad del sistema.

Palabras clave: Internet de las cosas; Generación de energía fotovoltaica; Sistema de almacenamiento de energía; Monitoreo remoto; Diagnóstico de fallas

0 Introducción

Como un nuevo método de utilización de las energías renovables, el sistema integrado de almacenamiento de energía fotovoltaica ha sido valorado por sus ventajas de protección del medio ambiente verde y fuerte sostenibilidad. Con la expansión continua de la escala del sistema y el aumento de los escenarios de aplicación, la seguridad operativa, la estabilidad y la eficiencia de mantenimiento del sistema se han convertido en problemas urgentes. La introducción de la tecnología de Internet de las cosas proporciona nuevas soluciones para el monitoreo remoto y el diagnóstico de fallas. La tecnología de Internet de las cosas realiza la adquisición, transmisión y análisis de datos en tiempo real del sistema a través de sensores inteligentes, tecnología de comunicación y computación en la nube, para detectar y tratar posibles problemas a tiempo. El objetivo de este artículo es explorar cómo aplicar la tecnología de Internet de las cosas al sistema integrado de almacenamiento fotovoltaico para lograr la optimización de sus funciones de monitoreo remoto y diagnóstico de fallas.

1 importancia y tendencia de desarrollo del sistema de almacenamiento de energía fotovoltaica

Como parte importante del nuevo campo energético, la importancia del sistema de almacenamiento de energía fotovoltaica es que puede convertir eficazmente la energía solar, una fuente de energía limpia y renovable, en energía eléctrica, y resolver el problema intermitente de la generación de energía solar a través de instalaciones de almacenamiento de energía, mejorando la eficiencia energética y la fiabilidad del suministro de energía del sistema. Con el fortalecimiento de la conciencia sobre la protección del medio ambiente y la disminución de la Dependencia de la energía fósil tradicional, los sistemas de almacenamiento de energía fotovoltaica juegan un papel cada vez más importante en la transformación de la estructura energética. El sistema no solo puede reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y mitigar el calentamiento climático, sino también proporcionar un suministro estable de electricidad a zonas remotas y zonas con redes eléctricas inestables, promoviendo el desarrollo socioeconómico sostenible.

La innovación tecnológica promueve constantemente la mejora de la eficiencia de la generación de energía fotovoltaica y la reducción de los costos de almacenamiento de energía. Por ejemplo, la investigación y el desarrollo de materiales de células fotovoltaicas se están desarrollando hacia una dirección más eficiente y de menor costo, como la aparición de nuevos materiales como las células solares de perovskita. Al mismo tiempo, la tecnología de almacenamiento de energía también está progresando constantemente, la densidad energética de las baterías de iones de litio ha aumentado y los costos han disminuido, y otros tipos de tecnologías de almacenamiento de energía, como las baterías de flujo líquido y el almacenamiento de energía de aire comprimido, también se están estudiando y desarrollando constantemente. Mejora del nivel de integración e inteligencia del sistema. Con el desarrollo de Internet de las cosas y la tecnología de inteligencia artificial, el sistema de almacenamiento de energía fotovoltaica adopta cada vez más la tecnología de monitoreo y gestión inteligente, logrando la optimización del funcionamiento del sistema, mejorando la eficiencia del uso de energía y la estabilidad del funcionamiento del sistema. El sistema puede ajustar automáticamente las estrategias de generación y almacenamiento de energía de acuerdo con factores como los cambios climáticos, la demanda de los usuarios y los cambios en los precios de la electricidad para lograr un aumento de los beneficios económicos.

2 arquitectura del sistema integrado de almacenamiento de energía fotovoltaica

2.1 introducción del sistema de generación de energía fotovoltaica

El componente central del sistema integrado de almacenamiento de energía fotovoltaica es el sistema de generación de energía fotovoltaica, que utiliza paneles solares para convertir la energía de radiación solar en energía de corriente continua. Este proceso de conversión se realiza a través de los efectos fotoeléctricos de los materiales semiconductores, cuando la luz solar brilla sobre los paneles fotovoltaicos, los fotones interactúan con los electrones en los semiconductores para generar corrientes eléctricas. Los sistemas de generación de energía fotovoltaica suelen incluir paneles fotovoltaicos, soportes, inversores, equipos de monitoreo y cables y cajas de Unión de apoyo. Los paneles fotovoltaicos son sistemas que suelen estar compuestos por varias células fotovoltaicas conectadas en serie o en paralelo para proporcionar el voltaje y la corriente necesarios. La eficiencia y la calidad de las células fotovoltaicas determinan directamente la eficiencia y estabilidad de la generación de energía de todo el sistema. En la actualidad, las células fotovoltaicas comunes en el mercado son principalmente de silicio monocristalino, polisilicio y película delgada, cada una con sus características y entornos aplicables.

2.2 Función del sistema de almacenamiento de energía

El sistema integrado de almacenamiento de energía fotovoltaica es un sistema de energía que integra la generación de energía fotovoltaica y el almacenamiento de energía eléctrica. En este sistema, el sistema de almacenamiento de energía (juega un papel vital. debido a que la energía solar es dependiente del clima y cíclica día y noche, el suministro de energía que genera no es estable. ahí es donde funciona el sistema de almacenamiento de energía. los sistemas de almacenamiento de energía, que suelen utilizar tecnologías de almacenamiento de energía celular como baterías de iones de litio o baterías de plomo ácido, pueden almacenar energía eléctrica cuando la fotovoltaica genera un exceso de energía y liberarla durante un pico sin luz solar o demanda, asegurando así la continuidad y estabilidad del suministro de energía.

2.3 ventajas de los sistemas integrados

La ventaja central del sistema integrado de almacenamiento de energía fotovoltaica es que puede combinar estrechamente la generación de energía solar con el almacenamiento de energía para formar un sistema que pueda convertir eficazmente y responder con flexibilidad a diversas necesidades de suministro de energía. Este sistema no solo puede convertir la energía solar en energía eléctrica durante el día, sino que también puede almacenar el exceso de energía eléctrica a través de equipos de almacenamiento de energía para su uso nocturno o lluvioso, lo que resuelve eficazmente el problema intermitente causado por los sistemas fotovoltaicos tradicionales limitados por las condiciones naturales. En concreto, la eficiencia de los paneles fotovoltaicos en un sistema integrado para convertir la energía solar en energía eléctrica puede expresarse de la siguiente manera:

En la fórmula, Pout es la Potencia emitida por el panel fotovoltaico, mientras que Ein es la cantidad total de energía solar incidente en el panel fotovoltaico.

Además, el sistema integrado puede ajustar dinámicamente la salida de electricidad de acuerdo con la demanda real de electricidad, lo que se logra a través de un sistema de gestión inteligente, que puede monitorear el modo de consumo de electricidad de los usuarios y predecir la demanda de electricidad, optimizando así el Estado de funcionamiento de los equipos de generación y almacenamiento de energía fotovoltaica. Por ejemplo, cuando se pronostica un aumento de la demanda de electricidad, el sistema puede almacenar más energía eléctrica con antelación para satisfacer las próximas horas punta. Este ajuste inteligente se puede resumir con la siguiente fórmula:

Pstored(t+1)=Pstored(t)+Pcarga(t)-Pdescarga(t)

En la fórmula, pstored indica la energía eléctrica almacenada actualmente, y pcharge y pdischarge indican la Potencia de carga y descarga en el tiempo t, respectivamente.

Para zonas remotas o donde la red eléctrica es inestable, el sistema integrado de almacenamiento fotovoltaico es la solución ideal, ya que puede funcionar independientemente de la red eléctrica tradicional, proporcionando a los usuarios un suministro eléctrico estable y confiable. Con el progreso de la tecnología de almacenamiento de energía, como el aumento de la densidad energética y la disminución de los costos de las baterías de iones de litio, la economía del sistema integrado ha mejorado significativamente. La relación costo - beneficio del equipo de almacenamiento de energía se puede evaluar a través de su vida útil del ciclo y el costo unitario de la energía:

En la fórmula, cstorage es el costo total del equipo de almacenamiento de energía, n es el número de ciclos del equipo, y ecapacity es la energía eléctrica que cada ciclo puede proporcionar.

3 tecnología de monitoreo remoto

3.1 tecnología de sensores y adquisición de datos

La tecnología de monitoreo remoto desempeña un papel vital en el sistema integrado de almacenamiento de energía fotovoltaica, lo que hace posible el funcionamiento y mantenimiento inteligentes del sistema. A través de la integración de la tecnología de sensores, los medios de comunicación de datos y la capacidad de procesamiento de Big data de la plataforma en la nube, la tecnología de monitoreo remoto puede realizar el monitoreo y gestión en tiempo real de todo el Estado del sistema. La implementación de esta tecnología depende de una serie de sensores * densos que recopilan continuamente datos de varios nodos clave del sistema, incluidos paneles fotovoltaicos, inversores y equipos de almacenamiento de energía. Los datos proporcionados por la tecnología de sensores son multifacéticos y cubren la información ambiental y los indicadores de rendimiento del equipo. Por ejemplo, los sensores de temperatura pueden monitorear la temperatura de los paneles fotovoltaicos y los equipos de almacenamiento de energía, y la relación entre su voltaje de salida V y la temperatura T se puede expresar con la siguiente fórmula:

En la fórmula, a，b，c， Es el coeficiente determinado por las características del sensor, y T es la temperatura. Los sensores de corriente y tensión, por su parte, pueden monitorizar el rendimiento eléctrico del sistema fotovoltaico, utilizando la Ley de Ohm para describir la relación entre la corriente i, el voltaje V y la resistencia R en el circuito v = ir, mientras que los sensores de luz son capaces de medir la intensidad de la luz solar, evaluando así el potencial de generación de energía de los paneles fotovoltaicos, cuya relación entre la corriente de salida I y la intensidad de la luz incidente e puede ser aproximada: en el tipo I = ke, k es el coeficiente de respuesta del sensor. A través de los datos recopilados por estos sensores, el sistema puede monitorear el Estado de trabajo y las condiciones ambientales del equipo en tiempo real, proporcionando soporte de decisión para el funcionamiento optimizado del sistema. Los medios de comunicación de datos garantizan que estos datos puedan transmitirse en tiempo real a la plataforma en la nube para su procesamiento y análisis, lo que generalmente implica el proceso de cifrado y descifrado de los datos, cuyo modelo matemático puede expresarse como:

En la fórmula, (p representa los datos originales, (c representa los datos encriptados, (e k es la función de cifrado, (d k es la función de descifrado) y (k es la clave. La plataforma en la nube, por su parte, se encarga de procesar estos datos, utilizando métodos de análisis de datos de *, como algoritmos de aprendizaje automático, para predecir las tendencias operativas del sistema y las posibles necesidades de mantenimiento. Estos análisis pueden implicar modelos matemáticos complejos, como análisis de regresión, análisis de series temporales, etc. un simple modelo de regresión lineal puede expresarse como:

En la fórmula, y es la variable de respuesta, x1, x2, xn es la variable explicativa, beta 0, beta 1, beta n es el parámetro del modelo, ϵ es el término de error.

3.2 medios de comunicación de datos

Los datos recopilados deben transmitirse a la Plataforma de monitoreo * corazón o nube a través de medios de comunicación de datos confiables. La comunicación de datos se puede realizar a través de redes por cable como Ethernet o por medios inalámbricos como redes celulares, comunicaciones por satélite o wi - fi. En algunas áreas remotas o inconvenientes del cableado, los métodos de comunicación inalámbrica muestran su conveniencia y flexibilidad. Con el desarrollo de la tecnología de Internet de las cosas, las tecnologías de red de área extendida de bajo consumo de energía (lpwan), como Lora y Nb - iot, también han comenzado a aplicarse cada vez más a la supervisión remota.

En el sistema de medición, estas tecnologías son especialmente adecuadas para escenarios que transmiten pequeñas cantidades de datos, con las ventajas de una amplia cobertura y bajo consumo de energía. Las características específicas de los métodos de comunicación de datos se muestran en la tabla.

Cuadro 1 características de los métodos de comunicación de datos

3.3 plataformas en la nube y procesamiento de datos

Cuando los datos se transmiten con éxito a la plataforma en la nube a través de la red de comunicación, lo siguiente es la etapa de procesamiento de datos. La plataforma en la nube tiene una fuerte capacidad de almacenamiento y computación de datos, que puede procesar y analizar datos masivos. A través de algoritmos de procesamiento de datos de *, como el aprendizaje automático y la tecnología de inteligencia artificial, la plataforma en la nube no solo puede realizar el monitoreo en tiempo real de los datos, sino también realizar funciones de alto * como predicción de fallas, análisis de rendimiento y sugerencias de optimización. Además, a través de la interfaz proporcionada por la plataforma en la nube, los usuarios pueden ver el Estado del sistema a través de computadoras o dispositivos móviles en cualquier momento y en cualquier lugar, logrando un control y gestión remotos, lo que mejora en gran medida la eficiencia de operación y mantenimiento y el nivel de inteligencia del sistema. La plataforma en la nube de fotovoltios ópticos y el sistema de procesamiento de datos de la tecnología de Internet de las cosas se muestran en la figura 1.

Figura 1 plataforma en la nube de fotovoltios ópticos y sistema de procesamiento de datos de la tecnología de Internet de las cosas

4 método de diagnóstico de fallas

4.1 tecnología de detección de fallas

Los métodos de diagnóstico de fallas juegan un papel vital en los sistemas industriales y tecnológicos modernos, especialmente en sistemas complejos que requieren un funcionamiento estable durante mucho tiempo, como los sistemas integrados de almacenamiento fotovoltaico. La tecnología de detección de fallas es el punto de partida del diagnóstico de fallas, que capta posibles señales anormales monitoreando el Estado de funcionamiento del equipo y los parámetros ambientales. Estas señales pueden manifestarse como cambios repentinos en los datos, como un fuerte aumento de la temperatura, fluctuaciones de la corriente y el voltaje fuera del rango normal, etc., o como una disminución gradual de los indicadores de rendimiento, como la reducción de la eficiencia de generación de energía de los paneles fotovoltaicos. Los sensores juegan un papel fundamental aquí, recopilan datos clave en tiempo real y los transmiten al sistema de análisis. El sistema técnico de detección de fallas fotovoltaicas se muestra en la figura 2.

4.2 evaluación y análisis del efecto de optimización

Se evalúan principalmente parámetros como precisión, tasa de retiro, puntuación f1, tiempo de cálculo y tasa de error. El método de evaluación es aplicar el modelo optimizado a los datos reales de funcionamiento y comparar los indicadores de rendimiento del modelo antes y después de la optimización. Al mismo tiempo, se realizan muchos experimentos para verificar la viabilidad y eficacia del método de optimización. A continuación, comparando los resultados experimentales y los datos analizados, se encontró que el modelo optimizado mejoró significativamente la precisión, la tasa de retiro y la puntuación de f1, mientras que el tiempo de cálculo y la tasa de error también disminuyeron. Esto demuestra que el método de optimización puede mejorar efectivamente la precisión y eficiencia del método de captura automática del Estado de funcionamiento de falla del dispositivo eléctrico de la central hidroeléctrica.

5 Sistema de gestión de energía de microred ancori acel - 2000mg

5.1 Resumen

El sistema de gestión de energía de almacenamiento de energía acel - 2000mg es un sistema de gestión de energía localizado desarrollado especialmente por ankery para centrales eléctricas de almacenamiento de energía industrial y comercial, que puede realizar funciones como adquisición de datos, procesamiento de datos, almacenamiento de datos, consulta y análisis de datos, monitoreo visual, gestión de alarmas, informes estadísticos, gestión de estrategias y curvas históricas de las centrales eléctricas de almacenamiento de energía. Entre ellos, la gestión de estrategias apoya una variedad de opciones de estrategias de control, incluyendo curvas de planificación, Corte de picos y llenado de valles, control de demanda, prevención de contracorriente, etc. El sistema no solo puede realizar el monitoreo y la gestión unificados de cada unidad de almacenamiento de energía, sino también la comunicación e interacción de datos con el sistema de despacho y la plataforma en la nube, que no sólo puede aceptar instrucciones de despacho, sino también satisfacer el monitoreo remoto y la operación y mantenimiento, para garantizar el funcionamiento seguro, estable, confiable y económico del sistema de almacenamiento de energía.

5.2 escenarios de aplicación

Es adecuado para centrales de almacenamiento de energía industrial y comercial y nuevas centrales de distribución y almacenamiento de energía.

5.3 estructura del sistema

5.4 Funciones del sistema

1) supervisión en tiempo real

Supervisar el funcionamiento de la microred en tiempo real, incluyendo electricidad municipal, fotovoltaica, eólica, almacenamiento de energía, pilas de carga y carga eléctrica, pero también datos de ingresos, condiciones meteorológicas, ahorro de energía y reducción de emisiones.

(2) monitoreo inteligente

Monitorear el entorno del sistema, los módulos fotovoltaicos, los inversores fotovoltaicos, los inversores de control de energía eólica, las baterías de almacenamiento de energía, los convertidores de almacenamiento de energía, los equipos eléctricos, etc. en tiempo real para comprender el funcionamiento del sistema de microred.

(3) predicción de potencia

Predecir la Potencia de generación a corto y corto plazo del sistema de generación distribuida y mostrar la tasa calificada y el análisis de errores.

(4) calidad de la energía eléctrica

Realizar un monitoreo continuo de la calidad y fiabilidad de la energía eléctrica en todo el sistema de microred. Por ejemplo, los datos en estado estable, como los armónicos de voltaje, los parpadeos de voltaje y los desequilibrios de voltaje, y los datos instantáneos de aumento / caída temporal de voltaje e interrupción de voltaje se monitorean, analizan y muestran, y los datos instantáneos de voltaje y corriente se monitorean.

(5) operación visual

Lograr una microred desatendida y una gestión digital, inteligente y conveniente; Monitoreo ininterrumpido de cargas y equipos importantes.

(6) optimizar el control

Al analizar los datos históricos de consumo de electricidad y las condiciones meteorológicas para predecir la Potencia de la carga, y combinar la producción de energía distribuida y el Estado de almacenamiento de energía, se realiza un despacho económico optimizado para reducir el consumo de electricidad en las horas punta o pico y reducir el costo integral de la electricidad de las empresas.

(7) análisis de beneficios

Los usuarios pueden ver los datos diarios de electricidad y ingresos de las tres partes de fotovoltaica, almacenamiento de energía y pilas de carga, y al mismo tiempo pueden cambiar sus informes anuales para ver la electricidad y los ingresos mensuales.

(8) análisis energético

Al analizar la eficiencia de generación y transformación de los equipos fotovoltaicos, eólicos y de almacenamiento de energía, se utiliza para evaluar el rendimiento y el Estado de los equipos.

(9) configuración de la Estrategia

La configuración de la microred establece principalmente la composición del sistema de la microred, los parámetros básicos, la estrategia de operación y los valores estadísticos. Entre ellos, la estrategia incluye la curva de planificación, el corte de picos y el llenado de valles, el control de la demanda, el consumo de Nueva energía, el control de Potencia inversa, etc.

6 hardware y sus productos de apoyo

7 Observaciones finales

En resumen, el método de captura automática del Estado de funcionamiento de la falla del dispositivo eléctrico de la central hidroeléctrica estudiado en este artículo, a través del monitoreo en tiempo real del Estado de funcionamiento del dispositivo eléctrico, utiliza el modelo de red neuronal de convolución (cnn) para aprender y predecir los datos recopilados, y realiza la detección temprana y la localización precisa de la falla. Sin embargo, el método todavía tiene algunas limitaciones, por ejemplo, la precisión de identificación de algunos tipos de fallas complejas debe mejorarse. En el futuro, es necesario introducir modelos de aprendizaje profundo más *, como el autoconductor de variación (vae) o la red de confrontación de generación (gan), para mejorar la precisión de identificación y la capacidad de generalización de los tipos de fallas; Combinar información de múltiples fuentes, como datos de monitoreo del Estado del equipo, registros de operación, etc., para evaluar mejor el Estado de funcionamiento de los dispositivos eléctricos; Considerar la posibilidad de aplicar este método a otros tipos de equipos energéticos o industriales y ampliar su ámbito de aplicación; Estudiar en profundidad los métodos de procesamiento de datos de gran capacidad y alta dimensión para mejorar aún más la eficiencia de entrenamiento y la capacidad de generalización del modelo.

Con el desarrollo de la tecnología de aprendizaje profundo, en el futuro se fusionarán una variedad de datos de monitoreo de diferentes modos para garantizar la precisión y la amabilidad de la detección de fallas. Bajo la aplicación integral de Internet e Internet de las cosas, se puede realizar eficazmente el monitoreo remoto y el diagnóstico de los dispositivos eléctricos de las centrales hidroeléctricas, y fortalecer la velocidad de respuesta a fallas y la eficiencia del mantenimiento. Este método tiene amplias perspectivas de promoción y aplicación, es de gran importancia para mejorar la seguridad, fiabilidad y eficiencia operativa de las centrales hidroeléctricas, y proporciona un apoyo más fuerte para el desarrollo inteligente de las centrales hidroeléctricas.

Referencias

[1] Li gengrong. Discusión sobre la aplicación del "método de prueba de cuatro pasos" en la identificación e investigación de fallas de cortocircuito en dispositivos eléctricos (j). Río hongshui, 2021, 40 (2): 84 - 89.

[2] Chang shuo, Liang jie, Jiang jiuchao. Método de captura automática del Estado de funcionamiento de falla de los dispositivos eléctricos de las centrales hidroeléctricas basado en el algoritmo de recocido simulado (j). tecnología hidráulica y hidroeléctrica (chino e inglés), 2022, 53 (3): 110 - 118.

[3] Xin qingsong. Investigación sobre el monitoreo remoto y el diagnóstico de fallas del sistema integrado de almacenamiento de energía fotovoltaica basado en la tecnología de Internet de las cosas

[4] manual de diseño y aplicación de microredes empresariales de ankeri. edición 2022 05