Slovakijos mokslininkai prognozuoja PV inverterio išvestį be oro jutiklių

Mokslininkų grupė, vadovaujama mokslininkų iš Slovakijos Konstantino Filosofo universiteto Nitroje, sukūrė naują nuspėjamąjį ir anomalijų{0}}aptikimo modelį PV keitikliams komerciniuose įrenginiuose. Naujoje mašininio{2}}mokymosi-sistemoje naudojami tik laiko ir elektros duomenys, nepasikliaujant aplinkos jutikliais.

„Pasirinkti algoritmai, atsitiktiniai miškai prognozavimui ir Z-balų analizė anomalijų aptikimui, buvo atrinkti dėl jų tvirtumo, aiškinamumo ir tinkamumo mažiems, bet aukšto dažnio duomenų rinkiniams, todėl jie gerai-derinami su praktiniais PV stebėjimo diegimais“, – sakė akademikai. „Be to, apšvitos ar temperatūros duomenų nebuvimas yra aiškiai sprendžiamas sudarant laiku{4}}pagrįstus tarpinius serverius (valandų, dienų ir savaitės dienų modelius), kad būtų užfiksuotas ciklinis saulės energijos generavimo elgesys.

Modelyje naudojami realūs -pasaulio eksploataciniai duomenys iš vakarų Slovakijoje esančios PV gamyklos, prijungtos prie tinklo-, įskaitant du keitiklius, kurių vardinė galia yra 30 kW ir 40 kW. Duomenys apie keitiklį, tinklo galią ir tinklo įtampą buvo renkami penkių -minučių skyra nuo 2025 m. sausio. 1 iki . 1 vasario mėn., naudojant keitiklio ir tinklo stebėjimo jutiklius.
 

Norint įgalinti mašininio mokymosi analizę, reikėjo išankstinio apdorojimo. Vėliau atsitiktinis miško regresorius buvo išmokytas nuspėti tikrąją keitiklio galią (kW) kiekviename penkių -minučių žingsnyje. Vėliau atsitiktinis miško klasifikatorius buvo naudojamas nuolatinei galiai priskirti veikimo būsenas, ty žemą, vidutinę ir didelę. Ji galėtų klasifikuoti esamą ir būsimą būseną viena valanda į priekį. Galiausiai buvo naudojama Z-balų analizė, siekiant kiekybiškai įvertinti, kiek tikroji galia skiriasi nuo numatomos galios. Vertės, kurios viršijo statistinę ribą, buvo pažymėtos kaip anomalijos.

„Atsitiktinis miško regresorius pasiekė aukštą galios prognozės tikslumą (R²=0.995, vidutinė absoliuti paklaida=0.12 kW), o klasifikavimo modeliai išvesties lygius suskirstė į kategorijas 100 % tikslumu statinėmis sąlygomis“, – parodė rezultatai. "Anomalijų aptikimas naudojant Z-balų analizę nustatė reikšmingus nuokrypius, ypač per didelius-gamybos intervalus. Tačiau viena -valanda-prieš klasifikacija atskleidė reikšmingus nuspėjamumo našumo sumažėjimą (tikslumas=36.4%), o tai išryškino būdingus sunkumus prognozuoti kintančiomis aplinkos sąlygomis."

Apibendrindama tyrimo grupė pridūrė, kad „skirtingai nuo kitų neseniai atliktų darbų, kuriuose integruojami meteorologiniai ir kontekstiniai duomenys kelių{0}}pakopų diagnostikai, siūlomas modelis veikia tik naudojant keitiklio ir tinklo{1}}elektros matavimus. Šis skirtumas pabrėžia praktinę pateikto požiūrio vertę scenarijuose, kuriuose nėra aplinkos jutiklių, ir siūlo skaidrią ir skaičiavimo požiūriu veiksmingą alternatyvą interpretuojamam omų aptikimui“.

Sistema buvo pristatyta „Numatomas modeliavimas ir anomalijų aptikimas saulės PV keitikliuose naudojant mašininį mokymąsi“, kuris neseniai buvo paskelbtas žurnale „Results in Engineering“. Tyrime dalyvavo mokslininkai iš Slovakijos Konstantino Filosofo universiteto Nitroje, Vengrijos Obudos universiteto ir Čekijos Pietų Bohemijos universiteto Česke Budejovice.