Методика поиска дефектных солнечных панелей в данных телеметрии электростанции на основе результатов работы цифрового двойника
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-21-6-113-120
Аннотация
Поиск несправных, а значит, работающих в аномальном режиме солнечных панелей на электростанции является актуальной задачей в условиях развития и роста доли солнечной энергетики в выработке электроэнергии. Исследования нацелены на разработку и оценку результативности новой методики и программного алгоритма поиска аномалий в работе солнечных панелей на основе результатов работы цифрового двойника, созданного и обученного по данным телеметрии солнечной электростанции. Методика основана на исследованиях отклонений значений мощности в точке максимальной эффективной работы солнечной панели, рассчитанной цифровым двойником, от среднестатистических значений по электростанции. С применением предлагаемой методики за полгода прямых наблюдений обнаружены и подтверждены 16 аномалий в работе солнечных панелей электростанции. Установлено, что при анализе отклонений нормализованных значений мощностей в точке максимальной мощности PN возможно обнаружение солнечных панелей, которые имеют дефекты или работают с потерей эффективности.
Ключевые слова
Об авторе
К. С. ДикБеларусь
Дик Константин Сергеевич, асп. каф. информатики
220018, г. Минск, ул. Якубовского, 15/1, кв. 358
Тел.: +375 29 625-10-56
Список литературы
1. Dorin, Р. Modelling and Simulation of Photovoltaic Cells / P. Dorin, C. Farcas, I. Ciocan // ACTA Technica Napocensis. 2008. Vol. 49, No 1. P. 42–47.
2. Modeling and Simulation of Energy Recovery from a Photovoltaic Solar Cell / O. D. Adeniyi [et al.] // Nigerian Journal of Technological Research. 2016. Vol. 11. P. 26–31.
3. MATLAB/Simulink Based Modelling of Solar Photovoltaic Cell / T. Salmi [et al.] // International Journal of Renewable Energy Research. 2012. Vol. 2, No 2. P. 213–218.
4. Tina, G. Monitoring and Diagnostics of Photovoltaic Power Plants / G. Tina, F. Cosentino, C. Ventura // Renewable Energy in the Service of Mankind. 2016. Vol. 2. P. 505–516.
5. Ibbini, М. Analysis and Design of a Maximum Power Point Tracker for a Stand-Alone Photo Voltaic System Using Simscape / M. Ibbini, A. Adawi // International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. 2019. Vol. 8, No 1. P. 54–57.
6. Flatness-Based Control for the Maximum Power Point Tracking in a Photovoltaic System / G.-A. Leopoldo [et al.] // Energies. 2019. Vol. 12. P. 1843–1862.
7. Virtual Laboratory for Testing of Solar Power Plants in Big Data Analysis / R. M. Asimov [et al.] // Collection of Materials of the V International Scientific and Practical Conference “Big Data And Advanced Analytics”. 2019. March 13–14. Minsk, BSUIR. P. 61–65.
8. Digital Twin for PV Module Fault Detection / S. Valevich [et al.] // Journal of Engineering Science. 2020. Vol. XXVII, No 4. P. 80–87.
9. Информационное обеспечение мониторинга технического состояния солнечных электростанций / С. В. Валевич [и др.] // Информационные технологии. 2020. Т. 26, № 10. С. 594–601.
10. Tingting, Pei. A Fault Detection Method for Photovoltaic Systems Based on Voltage and Current Observation and Evaluation / Pei Tingting, Hao Xiaohong // Energies. 2019. Vol. 12, No 9. 1712 р.
11. Методика и программное средство поиска аномалий в данных телеметрии солнечной электростанции / С. В. Валевич [и др.] // Информатика. 2023. Т. 20, № 2. С. 96–110.
Рецензия
Для цитирования:
Дик К.С. Методика поиска дефектных солнечных панелей в данных телеметрии электростанции на основе результатов работы цифрового двойника. Доклады БГУИР. 2023;21(6):113-120. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-21-6-113-120
For citation:
Dzik K.S. A Method for Searching for Defective Solar Panels in Telemetry Data of a Power Plant Based on the Results of a Digital Twin. Doklady BGUIR. 2023;21(6):113-120. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-21-6-113-120