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Wolkenerkennung für abgelegene Industriestandorte mit PV
FÜR ABGELEGENE INDUSTRIESTANDORTE
SKY optimiert die Einbindung von Photovoltaik in den Eigenverbrauch für abgelegene Industriestandorte
Die Antizipation von Leistungseinbrüchen aufgrund von Wolken, die über das Kraftwerk ziehen, ist entscheidend für die Maximierung der Einspeisung von Sonnenenergie bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung eines stabilen Stromnetzes.
Die Hybridisierung, d.h. die Mischung von Energie aus einer Photovoltaikanlage mit anderen Quellen (Generatoren, Batterien, Wasserstoff, Stromnetz usw.), ist zur Gewährleistung einer konstanten und stabilen Stromversorgung mit vielen technologischen Herausforderungen verbunden. SKY, das Tool zur Wolkenerkennung durch Himmelsbeobachtung, ermöglicht es, Leistungseinbrüche durch aufziehende Wolken zu antizipieren. Es optimiert die Integration von Photovoltaik in das Netz und die Steuerung von Speichereinheiten, was besonders wichtig für abgelegene Industriestandorte wie Bergwerke oder Inselregionen ist.
LEISTUNGSABFÄLLE VORWEGNEHMEN
SKY modelliert Wolken in 3D, um dem Leistungsabfall an abgelegenen Hybridstandorten vorgreifen zu können.
Mit Hilfe von SKY werden Wolkendurchzüge, auch solche, die von Satellitenbildern nicht erfasst werden, vorweggenommen, um die Aktivierung von alternativen Energiequellen zur PV zu antizipieren.
Aufgrund der variablen PV-Produktion, die direkt von der verfügbaren Sonnenenergie abhängt, kann es bei Wolken zu starken Produktionsverlusten kommen. Im Falle eines abgelegenen Industriestandorts, der von einer Solaranlage zum Eigenverbrauch versorgt wird, ist es unerlässlich, Schwankungen der PV-Produktion kurzfristig vorherzusagen, um die Aktivierung von alternativen Energiequellen reaktiv vorauszuplanen.
SKY: von der Himmelsbeobachtung zum Energiemanagement
HALBKUGELKAMERAS ZUR HIMMELSBEOBACHTUNG
Erkennung von Wolkenformationen in Echtzeit
SKY bietet eine einzigartige Technologie zur Himmelsbeobachtung, mit der Wolkenbilder aus verschiedenen Winkeln mittels Triangulation erkannt und erfasst werden können.
CalibSun installiert ein Netzwerk aus mehreren Halbkugelkameras an strategischen Stellen des Solarkraftwerks, und die Kameras erfassen Echtzeitbilder der sich nähernden Wolkendecke.
SIMULATION DURCH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
3D-Modellierung von Wolken und Simulation ihrer Auswirkungen in Echtzeit
Ein innovativer Algorithmus, der einen geometrischen Ansatz, statistisches Lernen und künstliche Intelligenz verwendet, simuliert in Echtzeit die Bewegungsgeschwindigkeit, Höhe und Opazität von Wolkenformationen durch 3D-Modellierung.
Diese Daten werden an Algorithmen übertragen, die analytische Geometrie und maschinelles Lernen kombinieren und in der Lage sind, die Bewegungsgeschwindigkeit, Höhe und Form der Wolken zu bestimmen, um die Verschattung zu simulieren und den Zeitpunkt und die Stärke des Rückgangs der photovoltaischen Energieproduktion abzuleiten. Die KI ermöglicht parallel dazu die Echtzeitverarbeitung von hemisphärischen Himmelsbeobachtungsbildern über ein tiefes neuronales Netz, um ihnen ein Mindestmaß an photovoltaischer Stromerzeugung zuzuordnen.
NETZWERKMANAGEMENT
SKY informiert das EMS automatisch
SKY informiert das EMS automatisch und ermöglicht die Optimierung des Netzmanagements bei Eigenverbrauch.
Der Dienst informiert das EMS (Energiemanagementsystem), um die Aktivierung alternativer Quellen (Batterien, Generatoren...) zu veranlassen, die für die Aufrechterhaltung der industriellen Aktivität erforderlich sind.
SKY prognostiziert den Rückgang oder Anstieg des Photovoltaikertrags im Minutentakt. Dadurch kann das Energiemanagementsystem (EMS) einen automatischen Befehl senden oder einen Alarm ausgeben, um das Anfahren alternativer Quellen oder die Entladung von Speichern vorwegzunehmen. Mit einer Vorwarnzeit von bis zu 30 Minuten für die Verschattung des Kraftwerks und deren Auswirkung auf die Produktionsverringerung kann SKY sowohl bei Anlagen mit als auch ohne Speicher eingesetzt werden.
FAQ ?
Mehr zum Wolkenerkennungs-dienst SKY
Wozu dient die Wolkenerkennung?
Warum sind für die Erkennung von Wolken Beobachtungskameras erforderlich?
Wie verbessert die Wolkenerkennung die Nutzung der Sonnenenergieproduktion?