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ANALYTIQUE
Surveillance et analyse avancées du système pour les réseaux intelligents
Découvrez le contrôle de périphérie en temps réel et l'IA pour les services de réseaux intelligents de demain
Champ d'application
Solution avancée de surveillance et d’analyse des systèmes, enrichie de fonctions intelligentes interopérables basées sur les données, pour une analyse efficace des données en temps réel, un diagnostic des défaillances, une gestion automatisée et un contrôle intégré des micro-réseaux.
Les futurs réseaux incluront une part importante de sources d’énergie renouvelables distribuées et fluctuantes. Ils seront améliorés numériquement pour permettre l’observabilité et le contrôle nécessaires des actifs sous-jacents des ressources énergétiques distribuées (DER). Un défi important dans le cadre de la décarbonisation du secteur de l’électricité et de l’alignement sur les besoins énergétiques futurs consiste à assurer une intégration transparente des DER tels que les systèmes solaires photovoltaïques et de stockage de batteries dans les réseaux électriques grâce à des systèmes de gestion et de contrôle avancés.
Par conséquent, nous entrons dans une ère où l’accent sur l’énergie est d’améliorer les performances du PV et d’accélérer son avancement avec de nouveaux développements qui facilitent une production entièrement dispatchable avec stockage. Une exigence industrielle est créée pour une surveillance et un contrôle avancés, robustes et rentables du système, comme l’a souligné l’initiative Solar Europe Industry Initiative (SEII) pour permettre la transition vers un réseau renouvelable.
Avantages
L’objectif est d’augmenter la valeur et la compétence de l’éolien, du solaire et du stockage de l’énergie en développant un système de surveillance et de contrôle multiservice de nouvelle génération qui :
- Augmente l’efficacité du système,
- Diminue le coût d’investissement grâce à des performances optimales,
- Fournit des services de contrôle de réseau intelligent communicants.
Le système de surveillance intelligent et de contrôle basé sur le cloud sera développé en intégrant des algorithmes avancés d’analyse de données dans une solution informatique de pointe avec connectivité cloud. La mise en œuvre de fonctionnalités intelligentes, automatisées et interopérables basées sur les données permet une analyse efficace en temps réel des mégadonnées, un diagnostic prédictif des pannes, une gestion opérationnelle et un contrôle intégré du réseau intelligent. De telles fonctionnalités réduiront le coût actualisé de l’électricité (LCoE) en augmentant la durée de vie, en améliorant l’efficacité opérationnelle et en optimisant les opérations du système. Par conséquent, le système aura un impact significatif sur la chaîne de valeur de la technologie et servira d’étape de transition vers une production d’énergie renouvelable entièrement dispatchable.
Approche
La démarche du projet de recherche consiste à :
- Évaluer les protocoles d’agrégation et d’interopérabilité des données
- Formuler des protocoles et des lignes directrices pour des contrôles de réseau intelligent interopérables
- Développer des algorithmes de diagnostic prédictifs des défaillances O&M et des modèles de fiabilité des actifs intégrés en tant que modules logiciels au système avancé
- Optimisez les performances de stockage PV-plus en développant des répliques performantes (jumeaux numériques)
- Démontrer les performances optimales des jumeaux numériques et des contrôleurs de centrales électriques flexibles basés sur des logiciels à des fréquences de réseau intelligent
Le système de surveillance intelligent et de contrôle basé sur le cloud sera intégré à l’O&M de nouvelle génération, à des services de supervision révolutionnaires (par exemple, O&M prédictif rentable, prévisions de perte et de défaillance des performances et routines de fiabilité) et des applications avancées du réseau au stockage qui fonctionnent sur des données acquises à partir d’un vaste ensemble d’équipements (c’est-à-dire les contrôles de stockage et de réseau) et d’outils (c’est-à-dire les prévisions météorologiques, les flux de travail et les alertes d’actifs).
Êtes-vous intéressé par des éléments de base technologiques ou des résultats de démonstration de projets pilotes de première main sur notre plateforme ?
Envoyez-nous un e-mail et nous pouvons planifier une démo.
Les principales activités du projet
- Lignes directrices pour l’acquisition et l’analyse d’ensembles de données sur la performance des énergies renouvelables
- Exigences matérielles et logicielles pour la numérisation des installations et la gestion des flux d’énergie
- Modèles de performance précis pour les systèmes de stockage sur batterie
- Modules logiciels pour prévoir/diagnostiquer les pannes et les pertes basées sur les tendances
- Modèles de fiabilité pour prévoir les pannes d’équipements
- communication interopérable pour un fonctionnement intégré et l’agrégation de données
- Solution basée sur le cloud avec une interopérabilité améliorée de la gestion de l’énergie
- Jumeau numérique et contrôleur logiciel avec réponse en fréquence en temps réel sur le bord
Facilitateurs de technologie
Les activités du projet de recherche sont divisées en huit modules de travail (WP)
Real-time edge computing
Scalable time-series data backend
Advanced Analytics
Machine learning
API, Open protocols and interfaces
Low-cost IoT Solutions
Real-world use cases
Financial performance & Risk classification
Obtenez de nouvelles informations sur le contrôle de périphérie en temps réel et l'IA pour les réseaux intelligents et les services d'actifs de demain.
Derniers résultats
Résultat 1:
Installation d’un micro-réseau sur le campus universitaire de Chypre
- Tableau de bord de gestion de contrôle et de supervision en temps réel des micro-réseaux à l’échelle commerciale
- Interfaces interopérables pour les flux d’informations en temps réel pour tous les actifs sous-jacents des micro-réseaux (systèmes de gestion des bâtiments, compteurs intelligents, stockage et systèmes solaires photovoltaïques)
- Système de gestion de l’énergie présentant en temps réel (à une résolution de 1 Hz) tous les principaux paramètres de consommation/production et de qualité de l’énergie
Résultat 2:
Configuration du backend matériel et cloud sur le campus de l’Université de Chypre
- Démonstration complète de l’interopérabilité à l’aide du protocole de communication Modbus TCP
- Les actifs intégrés comprennent des systèmes de gestion des bâtiments, des compteurs intelligents, des onduleurs photovoltaïques, des systèmes de stockage de batterie et des stations météorologiques
Résultat 3:
Approche de jumeau numérique pour le diagnostic des défauts PV et la surveillance de l’état de santé.
Résultat 4:
Modèle de performance mécaniste (MPM) pour les générateurs photovoltaïques
- MPM attribue un coefficient normalisé significatif au comportement de performance attendu pour ajuster les mesures observées avec des coefficients de perte compréhensibles
Résultat 5:
Modèle de performance mécaniste faisant partie de la plateforme de surveillance et de contrôle de Gantner
Résultat 6:
Performance prédictive du jumeau numérique avec des erreurs < 3 % à l’échelle MW
- Modèles prédictifs de jumeaux numériques exploitant à la fois les principes mécanistes et d’apprentissage automatique (réseaux de neurones artificiels et amplification extrême des gradients)
- Modélisation spécifique au site avec des étapes de mise en œuvre de définition d’hyperparamètres entièrement optimisées
Résultat 7:
Méthodes d’apprentissage non supervisé pour la classification des valeurs aberrantes à l’échelle du MW et des micro-réseaux
- Régimes d’apprentissage automatique non supervisés (par exemple, k-Nearest Neighbors, Angle-based Outlier Detector) appliqués aux données afin de détecter et de classer les valeurs aberrantes (défauts)
Résultat 8:
Modélisation et réplique du jumeau numérique
- Modèles entièrement validés, robustes et reproductibles, de la centrale photovoltaïque à petite échelle à la centrale électrique PV
Résultat 9:
Modélisation des déviations du système PV
- Calcul du taux de dégradation du système PV, à court et à long terme, y compris (RdTools)
- Modélisation du taux de perte de performance et détection des points d’inflexion de performance (écarts de performance à long terme)
- Modélisation de la qualité, du traitement et de la vérification de l’intégrité des données pour l’analyse solaire photovoltaïque
Atelier / Publications
"Traitement des données et vérification de la qualité pour améliorer les performances photovoltaïques et l'analyse de la fiabilité", Progress in Photovoltaics, DOI:10.1002/pip.3349, 2020
Intelligent cloud-based monitoring and control digital twin for photovoltaic power plants, 49th IEEE Photovoltaic Specialists Conference (IEEE PVSC 49), Philadelphia, USA, 2022 (Article)
Jumeau numérique intelligent de surveillance et de contrôle basé sur le cloud pour les centrales photovoltaïques, 49ème IEEE Conférence des spécialistes du photovoltaïque (IEEE PVSC 49), Philadelphia, USA, 2022 (Présentation)
Surveillance avancée du système et analyse intelligente artificielle basée sur les données pour répondre aux exigences des centrales photovoltaïques à l'échelle GW, PV Performance Modeling Collaborative, Salt Lake City, États-Unis, 2022
Méthodologie unifiée pour le traitement des données PV, la vérification de la qualité, l'annonce Web de nouveaux résultats de projet liés à la qualité des données et la surveillance avancée des centrales électriques PV, PV magazine International, 2020
Surveillance et caractérisation des modules PV, Des données aux informations sur le cycle de développement de la technologie PV, Journée de l'industrie SUPSI PVLab, 2021
Amélioration des méthodes d'analyse pour les mesures matricielles CEI 61883, PV Performance Modeling Collaborative, Salt Lake City, États-Unis, 2022
Flux de travail analytique avancé des données sur l'état de santé des centrales photovoltaïques à grande échelle, 50e conférence des spécialistes de la photovoltaïque (PVSC) de l'IEEE, San Juan, Porto Rico, 2023
Analyses solaires avancées basées sur les données et flux de travail rationalisés pour les centrales à grande échelle, 40e conférence et exposition européenne sur l'énergie solaire photovoltaïque
(EU PVSEC), Lisbonne, Portugal, septembre 2023 (document)
Échange d'expériences (SOLAR Cofund 2, CSP ERANET et CETPartnership), Session : Fonctionnement et diagnostic des centrales photovoltaïques ; présentation du projet, résultats et leçons apprises.
Latest Innovations in Predictive Analytics for Efficient Failure Diagnosis in Utility-Scale Photovoltaic Power Plants", PV Performance Modelling Collaborative, Lugano, Suisse, 2023
Le projet PV-ANALYTIC est soutenu dans le cadre de SOLAR-ERA.NET Cofund 2 par l’Agence autrichienne de promotion de la recherche (FFG) et la Fondation pour la recherche et l’innovation (RIF) de Chypre (P2P/SOLAR/0818/0012). SOLAR-ERA.NET est soutenu par la Commission européenne dans le cadre du programme-cadre de l’UE pour la recherche et l’innovation HORIZON 2020 (Cofund 2 ERA-NET Action, No 786483).