Les alarmes de mauvaise production vous avertissent s'il y a un écart entre les valeurs cibles et mesurées, soit au niveau du système, soit au niveau de l'onduleur. Il existe plusieurs méthodes pour estimer la production théorique (« simulation ») du système en mode de fonctionnement normal :
- Comparaison automatique des onduleurs
- Modèle de simulation physique
- Simulation basée sur l'apprentissage automatique
Si l'écart dépasse la valeur seuil que vous avez définie comme « Normal », une alarme est déclenchée. Le fait que la gravité de l'alarme soit « Élevée » ou « Critique » dépend des seuils que vous avez définis.
La valeur cible et la comparaison avec la valeur de mesure sont calculées sur une base d'intervalle à la fois pour l'ensemble du système et pour chaque onduleur à chaque mise à jour des données. Vous pouvez définir trois niveaux d'alarme différents en fonction du degré d'écart.
Si l'écart change au fil du temps, la gravité de l'alarme est automatiquement mise à jour. Un outil factice dans l'interface utilisateur de VCOM peut vous aider à tester l'effet de différentes valeurs sur l'alarme.
Méthodes de simulation
Les méthodes suivantes sont utilisées pour estimer la production théorique.
Méthode 1 : comparaison automatique des onduleurs
Pour cette méthode, la source de valeur cible est déterminée en comparant les onduleurs entre eux. La configuration d'entrée respective est automatiquement prise en compte. Pour cela, tous les onduleurs sont regroupés en fonction de leurs rapports d'entrée. Ensuite, l’onduleur le plus performant (celui ayant la puissance normalisée la plus élevée) est établi comme référence pour les autres onduleurs de ce groupe. À l'étape suivante, la puissance normalisée est considérée comme une valeur cible pour les onduleurs comparés.
Cas d'utilisation 1 : configurations correspondantes
Dans ce scénario, le VCOM Cloud formerait deux groupes :
Groupe 1 : Onduleur 1 et Onduleur 2 (rapport 1:1 de 95°/20° et 275°/20°)
Groupe 2 : Onduleur 3 et Onduleur 4 (rapport 1:1 de 95°/30° et 275°/30°)
Cas d'utilisation 2 : plusieurs configurations qui ne correspondent pas à une autre configuration
Dans ce scénario, le VCOM Cloud formerait trois groupes
Groupe 1 : Onduleur 1 et Onduleur 2 (rapport 1:1 de 95°/20° et 275°/20°)
Groupe 2 : Onduleur 3 et Onduleur 4 (rapport 1:1 de 95°/30° et 275°/30°)
Groupe 3 : Onduleur 5 et Onduleur 6 (repos)
Cas d'utilisation 3 : configuration unique qui ne correspond à aucune autre configuration
Dans ce scénario, le VCOM Cloud ne formerait qu'un seul groupe contenant tous les onduleurs. Sinon, il n'y aurait aucune référence pour l'onduleur 3.
Méthode 2 : Modèle de simulation physique
Pour rassembler les données nécessaires à partir de la configuration du système (l'orientation et les inclinaisons du système), la puissance spécifique (module et onduleur) est d'abord calculée pour chaque sous-système d'orientation. La simulation est ensuite générée sur la base des valeurs d'irradiance pour chaque sous-système d'orientation. Chaque sous-système est simulé avec l’irradiation du capteur qui lui ressemble le plus. La similarité entre les sous-systèmes et les capteurs est déterminée en calculant la corrélation entre les mesures de puissance du sous-système et la valeur de rayonnement du capteur.
- La configuration du système est récupérée et le sous-système d'orientation est défini
- Les capteurs installés dans le système photovoltaïque sont mappés au sous-système d'orientation respectif. Les valeurs de température sont prises en compte
- La puissance spécifique pour chaque sous-système d'orientation est calculée
- Les valeurs des onduleurs et la puissance installée des modules sont utilisées pour calculer le rendement spécifique pour chaque sous-système d'orientation.
- La valeur cible par intervalle est calculée au niveau du système en tant que valeur spécifique
- La valeur cible par intervalle est calculée au niveau du système en tant que valeur absolue
Méthode 3 : apprentissage automatique
Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données de mesure historiques du système photovoltaïque et optimisent la simulation physique. Cela réduit l'écart entre la puissance mesurée et la puissance cible pour obtenir la valeur cible la plus précise. La méthode de simulation d’apprentissage automatique peut vous aider à obtenir les résultats les plus précis. Pour appliquer l'apprentissage automatique, le système doit répondre aux critères suivants :
- 70 % ou plus des points de données diurnes sont valides
- Au moins deux semaines de données d’entraînement valides au cours des 30 derniers jours sont disponibles.
Si des données d'entraînement valides sont manquantes, la simulation optimisée pour l'apprentissage automatique ne sera pas disponible et un message s'affichera sur la page de configuration de la simulation.
Cet article a été traduit automatiquement.