Liu Qiuxia

Com o rápido desenvolvimento das fontes de energia renováveis, especialmente a tecnologia de geração de energia fotovoltaica, os sistemas de integração fotovoltaica-armazenamento de energia se tornaram um caminho importante para alcançar o desenvolvimento energético sustentável. No entanto, o funcionamento estável e a eficiência do sistema têm sido fatores chave que limitam seu desenvolvimento. A aplicação da tecnologia IoT fornece um meio eficaz de monitoramento remoto e diagnóstico de falhas para sistemas integrados de armazenamento de energia fotovoltaica. Este artigo analisa sistematicamente as técnicas de monitoramento remoto e diagnóstico de falhas de sistemas integrados fotovoltaicos e de armazenamento de energia baseados na Internet das Coisas, analisa as vantagens do funcionamento do sistema após a integração da tecnologia IoT e propõe um conjunto eficaz de processos de detecção e diagnóstico de falhas. A eficácia do sistema foi comprovada experimentalmente para melhorar a eficiência da geração de energia fotovoltaica, reduzir os custos de manutenção e garantir a estabilidade do sistema.

Palavras-chave: Internet das Coisas; geração de energia fotovoltaica; sistemas de armazenamento de energia; Monitoramento remoto; Diagnóstico de falhas

0 Introdução

Os sistemas integrados fotovoltaicos e de armazenamento de energia, como um novo tipo de utilização de energia renovável, são valorizados por suas vantagens ecológicas e sustentáveis. À medida que o tamanho do sistema cresce e os cenários de aplicação aumentam, a segurança operacional, a estabilidade e a eficiência da manutenção do sistema se tornam problemas urgentes a serem resolvidos. A introdução da tecnologia IoT oferece novas soluções para monitoramento remoto e resolução de problemas. A tecnologia IoT permite a coleta, transmissão e análise de dados em tempo real do sistema por meio de sensores inteligentes, tecnologias de comunicação e computação em nuvem para detectar e lidar com problemas potenciais em tempo real. O objetivo deste artigo é explorar como a tecnologia IoT pode ser aplicada a sistemas integrados fotovoltaicos e de armazenamento de energia para otimizar suas funções de monitoramento remoto e solução de problemas.

Importância e tendências do sistema fotovoltaico de armazenamento de energia

Os sistemas fotovoltaicos de armazenamento de energia, como um componente importante do campo da nova energia, têm a importância de serem capazes de efetivamente converter a energia solar, uma fonte limpa e renovável, em energia elétrica e resolver o problema intermitente da geração de energia solar através de instalações de armazenamento de energia, melhorando a eficiência do uso da energia e a confiabilidade do fornecimento de energia ao sistema. À medida que a consciência sobre a proteção ambiental aumenta e a dependência das fontes fósseis tradicionais diminui, os sistemas fotovoltaicos de armazenamento de energia desempenham um papel cada vez mais importante na transformação da estrutura energética. O sistema não só reduzirá as emissões de gases com efeito estufa e mitigará o aquecimento climático, mas também fornecerá um fornecimento estável de energia para áreas remotas e áreas com rede elétrica instável, promovendo o desenvolvimento socioeconômico sustentável.

As inovações tecnológicas continuam a impulsionar a melhoria da eficiência da geração de energia fotovoltaica e a redução dos custos de armazenamento de energia. Por exemplo, a pesquisa e o desenvolvimento de materiais de células fotovoltaicas estão se desenvolvendo em direção a mais eficiência e custos mais baixos, como o surgimento de novos materiais como células solares de perovskite. Ao mesmo tempo, a tecnologia de armazenamento de energia também está progredindo constantemente, a densidade de energia das baterias de íons de lítio está aumentando, os custos estão diminuindo e outros tipos de tecnologia de armazenamento de energia, como baterias de fluxo líquido, armazenamento de energia de ar comprimido, etc., também estão constantemente sendo pesquisados e desenvolvidos. Aumento do nível de integração e inteligência do sistema. Com o desenvolvimento da Internet das Coisas e da tecnologia de inteligência artificial, os sistemas fotovoltaicos de armazenamento de energia adotam cada vez mais tecnologias de monitoramento e gerenciamento inteligentes, otimizando o funcionamento do sistema, melhorando a eficiência do uso de energia e a estabilidade operacional do sistema. O sistema pode ajustar automaticamente as estratégias de geração e armazenamento de energia de acordo com as mudanças climáticas, as necessidades dos usuários e as mudanças nos preços da eletricidade para maximizar os benefícios econômicos.

2 Arquitetura de sistemas integrados de armazenamento de energia fotovoltaica

2.1 Introdução ao sistema de geração de energia fotovoltaica

O componente central do sistema de integração fotovoltaico-armazenamento de energia é o sistema de geração de energia fotovoltaica, que usa painéis solares para converter a energia da radiação solar em energia de corrente contínua. Esse processo de conversão é realizado por meio do efeito fotoelétrico de materiais semicondutores, quando a luz solar é exposta ao painel fotovoltaico, os fotões interagem com os eletrônicos no semicondutor para gerar corrente elétrica. Os sistemas de geração de energia fotovoltaica geralmente incluem componentes como painéis fotovoltaicos, suportes, inversores, equipamentos de monitoramento e cabos e caixas de conexão. Os painéis fotovoltaicos são sistemas que geralmente consistem em várias células fotovoltaicas em série ou em paralelo para fornecer a tensão e a corrente necessárias. A eficiência e a qualidade das células fotovoltaicas determinam diretamente a eficiência e a estabilidade da geração de energia em todo o sistema. Atualmente, as células fotovoltaicas comuns no mercado são principalmente de silício monocristalino, silício policristalino e três tipos de película fina, cada uma com suas características e ambiente de aplicação.

2.2 Papel do sistema de armazenamento de energia

O sistema integrado fotovoltaico-armazenamento de energia é um sistema de energia que integra a geração de energia fotovoltaica e o armazenamento de energia. Neste sistema, o sistema de armazenamento de energia desempenha um papel crucial. Como a geração de energia solar é dependente do clima e da ciclologia diurna e nocturna, o fornecimento de energia gerada é instável. É aqui que o sistema de armazenamento de energia desempenha um papel. Os sistemas de armazenamento de energia, que geralmente usam tecnologias de armazenamento de energia em bateria, como baterias de íons de lítio ou baterias de chumbo ácido, armazenam energia quando a energia fotovoltaica gera excesso de energia e liberam energia durante períodos de pico de luz solar ou demanda, garantindo assim a continuidade e a estabilidade do fornecimento de energia.

2.3 Vantagens do sistema integrado

A principal vantagem do sistema integrado fotovoltaico-armazenamento de energia é sua capacidade de combinar a geração de energia solar com o armazenamento de energia, formando um sistema que pode ser convertido de forma eficiente e flexível para atender a uma variedade de necessidades de fornecimento de energia. Esses sistemas não são apenas capazes de converter energia solar em energia elétrica durante o dia, mas também armazenam o excesso de energia elétrica através de equipamentos de armazenamento de energia para uso noturno ou chuvoso, resolvendo eficazmente os problemas intermitentes que os sistemas fotovoltaicos tradicionais geram devido às condições naturais. Especificamente, a eficiência dos painéis fotovoltaicos em sistemas integrados na conversão de energia solar em energia elétrica pode ser expressa como:

Na fórmula, Pout é a potência de saída do painel fotovoltaico, enquanto Ein é a quantidade total de energia solar que entra no painel fotovoltaico.

Além disso, o sistema integrado pode ajustar dinamicamente a saída de energia de acordo com as necessidades reais de energia elétrica, o que é alcançado por meio de um sistema de gerenciamento inteligente que monitora os padrões de uso de energia do usuário e prevê as necessidades de energia elétrica, otimizando o estado de funcionamento dos equipamentos de geração e armazenamento de energia fotovoltaica. Por exemplo, quando a demanda por eletricidade aumenta, o sistema pode armazenar mais energia com antecedência para atender aos próximos períodos de pico. Essa regulação inteligente pode ser resumida com a seguinte fórmula:

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

Na fórmula, Pstored representa a energia elétrica armazenada atualmente, e Pcharge e Pdischarge representam a potência de carga e descarga no tempo t, respectivamente.

Para áreas remotas ou onde a rede elétrica é instável, o sistema fotovoltaico-armazenamento de energia é a solução ideal, pois funciona independentemente da rede elétrica convencional, fornecendo aos usuários um fornecimento de energia estável e confiável. À medida que as tecnologias de armazenamento de energia avançam, como o aumento da densidade de energia e a redução dos custos das baterias de íons de lítio, a economia dos sistemas integrados melhora significativamente. O custo-benefício dos equipamentos de armazenamento de energia pode ser avaliado pela sua vida útil e custo unitário de energia:

Na fórmula, Cstorage é o custo total do dispositivo de armazenamento de energia, N é o número de ciclos do dispositivo e Ecapacity é a energia elétrica fornecida por ciclo.

3 Tecnologia de monitoramento remoto

3.1 Tecnologia de sensores e coleta de dados

A tecnologia de monitoramento remoto desempenha um papel fundamental nos sistemas integrados fotovoltaico-armazenamento de energia, que possibilitam a operação inteligente do sistema. A tecnologia de monitoramento remoto permite o monitoramento e gerenciamento em tempo real de todo o estado do sistema através da tecnologia de sensores integrada**, meios de comunicação de dados e capacidade de processamento de big data da plataforma em nuvem. A implementação desta tecnologia depende de uma série de sensores densos que coletam constantemente dados de vários pontos-chave do sistema, incluindo placas fotovoltaicas, inversores e equipamentos de armazenamento de energia. Os dados fornecidos pela tecnologia de sensores são multidimensionais e abrangem informações ambientais e indicadores de desempenho do dispositivo. Por exemplo, um sensor de temperatura pode monitorar a temperatura de um painel fotovoltaico e um dispositivo de armazenamento de energia, cuja relação entre a tensão de saída V e a temperatura T pode ser representada pela seguinte fórmula:

no estilo, a，b，c， É um coeficiente determinado de acordo com as características do sensor, e T é a temperatura. Os sensores de corrente e tensão podem monitorar o desempenho elétrico do sistema fotovoltaico, usando a lei de Ohm para descrever a relação entre a corrente I, a tensão V e a resistência R no circuito V = IR, enquanto os sensores de luz podem medir a intensidade da luz solar, avaliando assim o potencial de geração de energia do painel fotovoltaico, a relação entre a corrente de saída I e a intensidade da luz de entrada E pode ser aproximada como: na fórmula I = kE, k é o coeficiente de resposta do sensor. Os dados coletados por esses sensores permitem que o sistema monitore o estado de funcionamento do dispositivo e as condições ambientais em tempo real, fornecendo apoio à tomada de decisões para o funcionamento otimizado do sistema. Os meios de comunicação de dados garantem que esses dados possam ser transferidos em tempo real para plataformas em nuvem para processamento e análise, o que geralmente envolve processos de criptografia e descodificação de dados, cujo modelo matemático pode ser representado como:

Na expressão, (P representa os dados brutos, (C representa os dados criptografados, (E_k é a função de criptografia, (D_k é a função de descodificação, (k é a chave). A plataforma em nuvem é responsável pelo processamento desses dados, usando métodos de análise de dados, como algoritmos de aprendizado de máquina, para prever tendências operacionais do sistema e potenciais necessidades de manutenção. Essas análises podem envolver modelos matemáticos complexos, como análise de regressão, análise de séries temporais, etc. Um modelo de regressão linear simples pode ser representado como:

Na fórmula, y é a variável de resposta, x1, x2, xn é a variável de interpretação, β0, β1, βn é o parâmetro do modelo, e Em Em Em Em Na Na Na Na Na Na fórmula, y é a variável de resposta, x1, x2, xn é a variável de interpretação, β0, β1, β 0, β 1

3.2 Métodos de comunicação de dados

Os dados coletados precisam ser transferidos para uma plataforma de monitoramento ou nuvem por meio de comunicações de dados confiáveis. A comunicação de dados pode ser realizada por meio de redes com fio, como Ethernet, ou por meio de meios sem fio, como redes celulares, comunicações por satélite ou Wi-Fi. Em algumas áreas remotas ou com cablagem inconveniente, os métodos de comunicação sem fio mostram maior conveniência e flexibilidade. Com o desenvolvimento da tecnologia IoT, tecnologias de rede ampla de baixa potência (LPWAN), como LoRa e NB-IoT, também estão começando a ser cada vez mais usadas para monitoramento remoto.

Em sistemas de medição, essas tecnologias são especialmente adequadas para cenários de transmissão de pequenas quantidades de dados, com vantagens como ampla cobertura e baixo consumo de energia. As características específicas do modo de comunicação de dados são apresentadas na tabela.

Tabela 1 Características dos métodos de comunicação de dados

3.3 Plataforma em nuvem e processamento de dados

Quando os dados são transferidos com sucesso para a plataforma em nuvem através da rede de comunicação, a próxima fase é o processamento de dados. As plataformas em nuvem têm capacidade de armazenamento de dados e computação poderosa para processar e analisar grandes quantidades de dados. Através dos algoritmos de processamento de dados**, como a aprendizagem de máquina e a tecnologia de inteligência artificial, a plataforma em nuvem permite não apenas monitoramento em tempo real dos dados, mas também recursos de alto nível, como previsão de falhas, análise de desempenho e recomendações de otimização. Além disso, os usuários podem visualizar o estado do sistema a qualquer momento e em qualquer lugar através de um computador ou dispositivo móvel através da interface fornecida pela plataforma em nuvem, permitindo controle remoto e gerenciamento, melhorando significativamente a eficiência operacional e o nível de inteligência do sistema. Plataforma de nuvem fotovoltaica e sistemas de processamento de dados para a tecnologia IoT na Figura 1

Figura 1 Plataforma de nuvem fotovoltaica e sistemas de processamento de dados para a tecnologia IoT

4 Métodos de diagnóstico de falhas

4.1 Tecnologia de detecção de falhas

Os métodos de diagnóstico de falhas desempenham um papel fundamental em sistemas industriais e tecnológicos modernos, especialmente em sistemas complexos que exigem uma operação estável por longos períodos de tempo, como sistemas integrados fotovoltaicos e de armazenamento de energia. A tecnologia de detecção de falhas é o ponto de partida para o diagnóstico de falhas, capturando possíveis sinais anormais monitorando o estado operacional do dispositivo e os parâmetros ambientais. Esses sinais podem se manifestar como mudanças súbitas nos dados, como um aumento drástico da temperatura, flutuações de tensão de corrente além da faixa normal, ou uma diminuição gradual de indicadores de desempenho, como a redução da eficiência da geração de energia de painéis fotovoltaicos. Os sensores desempenham um papel fundamental aqui, coletando dados críticos em tempo real e transmitindo-os para o sistema de análise. O sistema fotovoltaico de detecção de falhas é mostrado na Figura 2.

4.2 Avaliação e análise de resultados otimizados

Os parâmetros avaliados são principalmente a taxa de precisão, a taxa de recall, a pontuação F1, o tempo de cálculo e a taxa de erros. A avaliação consiste em aplicar o modelo otimizado aos dados operacionais reais e comparar os indicadores de desempenho do modelo antes e depois da otimização. Enquanto isso, um grande número de experimentos foram realizados para verificar a viabilidade e eficácia dos métodos de otimização. Em seguida, comparando os resultados experimentais e os dados de análise, os modelos otimizados mostraram melhorias significativas em termos de precisão, taxa de recuperação, pontuação F1, e tempo de cálculo e taxa de erros reduzidos. Isso mostra que os métodos otimizados podem melhorar eficazmente a precisão e a eficiência dos métodos de captura automática do estado de funcionamento de falhas de dispositivos elétricos de estações hidroelétricas.

Sistema de Gestão de Energia Acrel-2000MG

5.1 Resumo

O sistema de gerenciamento de energia de armazenamento Acrel-2000MG é um sistema de gerenciamento de energia localizado desenvolvido exclusivamente pela Angkor para usinas de armazenamento de energia industriais e comerciais, que permite a coleta de dados, processamento de dados, armazenamento de dados, consulta e análise de dados, monitoramento visual, gerenciamento de alarmes, relatórios estatísticos, gerenciamento estratégico e curvas de histórico. O gerenciamento estratégico oferece suporte a várias opções estratégicas de controle, incluindo curvas de planejamento, picos de preenchimento, controle de demanda, anti-refluxo e muito mais. O sistema não só pode implementar o monitoramento e gerenciamento unificados de cada unidade de armazenamento de energia, mas também pode implementar a comunicação e interação de dados com o sistema de agendamento superior e a plataforma em nuvem, que pode aceitar instruções de agendamento superior e também pode satisfazer o monitoramento remoto e a manutenção para garantir a operação segura, estável, confiável e econômica do sistema de armazenamento de energia.

5.2 Aplicações

Aplicável a usinas de armazenamento de energia industriais e comerciais, usinas de distribuição de energia nova.

5.3 Estrutura do sistema

5.4 Funções do sistema

1) Controle em tempo real

Supervisão em tempo real do funcionamento da microrede, incluindo energia municipal, fotovoltaica, eólica, armazenamento de energia, estações de carregamento e cargas elétricas, bem como dados de lucro, condições meteorológicas, poupança de energia e redução de emissões.

2) Monitoramento Inteligente

Monitoramento em tempo real do ambiente do sistema, componentes fotovoltaicos, inversores fotovoltaicos, inversores de controle eólico, baterias de armazenamento de energia, transformadores de armazenamento de energia, equipamentos elétricos, etc., para dominar o estado operacional do sistema de microrede.

3) Previsão de potência

Realize previsões de energia de curto prazo e ultra-curto prazo para sistemas de geração distribuídos e exiba taxas de aprovação e análises de erros.

4) Qualidade da energia elétrica

Monitoramento contínuo da qualidade e da fiabilidade da energia elétrica em todo o sistema da microrede. Dados de estado estável, tais como harmônico de tensão, flash de tensão, desequilíbrio de tensão e dados de tensão de suspensão / suspensão, interrupção de tensão para análise de monitoramento e exibição de gravação e monitoramento de transientes de tensão e corrente.

5) Visualização

Realizar uma microrede sem vigilância, alcançar a digitalização, a inteligência e a gestão facilitada; Monitoramento ininterrupto de cargas e equipamentos importantes.

6) Otimização do controle

Análise de dados históricos de consumo de energia, previsão de energia das cargas em condições meteorológicas e combinação de saída de energia distribuída e estado de armazenamento de energia para otimizar o cronograma econômico para reduzir o consumo de energia em pico ou em momentos de pico e reduzir os custos agregados de energia empresarial.

7) Análise de lucros

Os usuários podem visualizar os dados diários de eletricidade e ganhos das três partes fotovoltaicas, armazenamento de energia e pilhas de carregamento, ao mesmo tempo que podem alternar o relatório anual para ver a eletricidade e os ganhos mensais.

8) Análise energética

Analisar a eficiência de geração de energia e eficiência de conversão de equipamentos fotovoltaicos, eólicos e de armazenamento de energia para avaliar o desempenho e o estado dos equipamentos.

9) Configuração estratégica

A configuração da microrede define principalmente a composição do sistema da microrede, os parâmetros básicos, a estratégia operacional e os valores estatísticos. Essas estratégias incluem curvas de planejamento, corte de picos, controle de demanda, consumo de nova energia, controle de potência inversa, etc.

6 Hardware e seus produtos

7 Palavras finais

Em resumo, o método de captura automática do estado operacional de falhas de dispositivos elétricos de usinas hidroelétricas estudado neste artigo permite a detecção precoce e localização precisa de falhas através do monitoramento em tempo real do estado operacional de dispositivos elétricos, usando modelos de rede neural convolutiva (CNN) para aprender e prever os dados coletados. No entanto, o método ainda tem algumas limitações, como a precisão de reconhecimento de certos tipos de falhas complexas. Modelos de aprendizagem profunda mais avançados, como VAE ou GAN, serão introduzidos no futuro para melhorar a precisão e a generalização dos tipos de falhas; Combinar informações de várias fontes, como dados de monitoramento do estado do dispositivo, registros de operação, etc., para avaliar melhor o estado operacional do dispositivo elétrico; Considerar a aplicação deste método a outros tipos de equipamentos energéticos ou industriais e ampliar sua aplicação; Pesquise em profundidade os métodos de processamento de dados de grande capacidade e alta dimensão para melhorar ainda mais a eficiência do treinamento e a capacidade de generalização do modelo.

À medida que a tecnologia de aprendizagem profunda se desenvolve, vários modelos de dados de monitoramento serão combinados no futuro para garantir a precisão e a qualidade da detecção de falhas. Com a aplicação integrada da tecnologia Internet e IoT, o monitoramento remoto e o diagnóstico de equipamentos elétricos de usinas hidroelétricas podem ser efetivamente realizados, melhorando a velocidade de resposta a falhas e a eficiência da manutenção. A promoção e aplicação desse método têm amplas perspectivas e são importantes para melhorar a segurança, a confiabilidade e a eficiência operacional das usinas hidroelétricas e fornecer um apoio mais forte ao desenvolvimento inteligente das usinas hidroelétricas.

Referências

[1] Enriqueza. Exploração da aplicação do "Método de teste de quatro etapas" na resolução de falhas de identificação de curto-circuito em dispositivos elétricos [J]. Red Water River, 2021, 40 (2): 84-89.

[2] Chang Shu, Liang Jie, Ginger Jiu Chao. Método de captura automática do estado de funcionamento de falhas de dispositivos elétricos de estações hidroelétricas baseado em algoritmos de cozimento analógico [J]. Tecnologia hidroelétrica (chinês e inglês), 2022, 53(3): 110-118.

[3] Sino relaxado. Monitoramento remoto e pesquisa de diagnóstico de falhas de sistemas integrados fotovoltaicos e de armazenamento de energia baseados em tecnologia IoT

[4] Manual de Desenho e Aplicação de Microredes Empresariais da Angkor, Edição 05 de 2022