Atsinaujinančiosios energijos tendencijos ir raida
Kaip dirbtinis intelektas, mašininis mokymasis ir daiktų internetas daro įtaką ateities švariai energijai
Šiuolaikinės, ekologiškos energijos alternatyvos, pavyzdžiui, vėjo, saulės, vandens ir potvynių energija, sparčiai vystosi ir nuolat kelia naujus iššūkius inžinieriams. Vis didėja spaudimas sukurti ilgalaikes, mažai teršalų išmetančias alternatyvas dujų ir anglies elektros energijai. Tuo tarpu finansiniai aspektai, politinės priemonės, mokesčių paskatos, didėjančios tarifų kainos ir rinkos svyravimai vienodai veikia tiek įmones, tiek vartotojus. Norint sėkmingai konkuruoti su įsitvirtinusiomis neatsinaujinančiomis energijos rūšimis, ekologiškos energijos technologijos turi pasižymėti aukštu našumu ir efektyvumu. Be to, patobulintos baterijų funkcijos ir dirbtinio intelekto (įskaitant mašininį mokymąsi) naudojimas siūlo daug žadančias galimybes.
Ličio jonų baterijos – baterijų technologijos naujovė
Kad ekologiška energija taptų patrauklia alternatyva, jos bendras pajėgumas ir patikimumas turi prilygti naftos ir anglies pajėgumui arba bent jau būti su jais palyginami. Seniai egzistuojantys iššūkiai, susiję su šio tikslo siekimu, šiuo metu yra svarbiausi technologiniai ir projektavimo prioritetai šios srities dalyviams, ir, nors ir lėtai, bet užtikrintai, pasiekiama daug įspūdingų laimėjimų ir pažangos. Pavyzdžiui, saulės moduliai privačiam naudojimui rinkoje yra jau nuo 1970-ųjų, tačiau tik neseniai saulės energijos gamyba tapo sparčiausiai augančiu aktyviu megavatų galios šaltiniu atsinaujinančiosios energijos sektoriuje. Ne tik pirmosios silicio fotovoltinių saulės elementų versijos buvo nepaprastai brangios gaminti, bet ir baterijų technologija tuo metu dar nebuvo pakankamai ištobulinta. Energijos, pagamintos dienos piko metu, saugojimas buvo neefektyvus, o tai lėmė energijos trūkumą nakties metu ar debesuotomis dienomis. Būtinybė sugerti energiją piko metu (didelės srovės greičiu, tuo pačiu sumažinant energijos nuostolius saugojimo metu) pastaraisiais metais lėmė didelę pažangą baterijų technologijų srityje. Pastaraisiais metais ypač skysčių ir kietųjų ličio jonų baterijos vystėsi žymiai sparčiau nei iki šiol įprastos švino-rūgšties baterijos. Didesnės įsigijimo išlaidos šiandien pateisinamos dėl didesnio energijos tankio esant mažesniam dydžiui, mažesniam svoriui ir ilgesniam tarnavimo laikui.
Energijos kaupiklių optimizavimas ir moderniausių baterijų tarnavimo laiko prailginimas
Perėjimas prie ličio jonų baterijų ir valdymo funkcijų elektrifikavimas, įgyvendinamas baterijų valdymo sistemų forma, yra raktas į visapusišką saulės energijos ir kitų atsinaujinančių energijos šaltinių potencialo išnaudojimą. Baterijų valdymo sistemoje galima atlikti spausdintinės plokštės modifikacijas, kurios savo ruožtu gali pagerinti konkretaus įrenginio bendrą funkcionalumą. Baterijos valdymo sistema veikia kaip baterijos „smegenys“, nustatydama elektros apkrovų prioritetus bei sustabdydama ir paleisdama energijos tiekimą bei išleidimą. Energijos suvartojimo ir išleidimo reguliavimas piko gamybos sistemoje užtikrina ilgalaikį baterijos tarnavimo laiką ir užkerta kelią greitojo srovės perdavimo pajėgumų praradimui.
Viena iš žalos mažinimo galimybių yra tikslus akumuliatoriaus energijos lygio stebėjimas. Akumuliatoriaus valdymo sistemos spausdintinių plokščių jungtys yra esminė signalų perdavimo, reikalingo aktyviam akumuliatoriaus būsenos perdavimui realiuoju laiku, dalis. Nuoseklus ir tikslus stebėjimas užkerta kelią signalų, energijos lygių ir pačio akumuliatoriaus gebėjimo kaupti energiją praradimui. Akumuliatoriaus būklės stebėjimas naudojant jutiklius gali užkirsti kelią pernelyg dideliam akumuliatoriaus išsikrovimui, kuris gali sukelti vidinius pažeidimus. Aktyvios akumuliatoriaus valdymo stebėjimo sistemos taip pat gali užkirsti kelią ilgalaikiam maksimalių didelės srovės intensyvumo naudojimui, kuris laikui bėgant sukelia nedidelį, bet nuolatinį įrenginio našumo praradimą. Tai taip pat taikoma naudojant didelio įkrovimo arba greitojo įkrovimo režimus. Aktyvi komunikacija valdymo sistemos viduje leidžia akumuliatoriaus blokui reguliuoti įkrovimą ir naudoti greitojo įkrovimo režimą tik optimaliais energijos gamybos momentais. Pavyzdžiui, saulės energijos atveju efektyvumą maksimaliai padidinti padeda strategija, pagal kurią didelės srovės įkrovimo pajėgumas išlaikomas tik dienos šviesos piko metu. Kita vertus, greitas akumuliatoriaus iškrovimas sukelia greitą išėjimo srovę, kuri laikui bėgant taip pat gali sukelti našumo praradimą, todėl šį priešingą žalos šaltinį taip pat galima išvengti naudojant optimizuotą, protingai suprojektuotą akumuliatoriaus valdymo sistemą.
Viena iš žalos mažinimo galimybių yra tikslus akumuliatoriaus energijos lygio stebėjimas. Akumuliatoriaus valdymo sistemos spausdintinių plokščių jungtys yra esminė signalų perdavimo, reikalingo aktyviam akumuliatoriaus būsenos perdavimui realiuoju laiku, dalis. Nuoseklus ir tikslus stebėjimas užkerta kelią signalų, energijos lygių ir pačio akumuliatoriaus gebėjimo kaupti energiją praradimui. Akumuliatoriaus būklės stebėjimas naudojant jutiklius gali užkirsti kelią pernelyg dideliam akumuliatoriaus išsikrovimui, kuris gali sukelti vidinius pažeidimus. Aktyvios akumuliatoriaus valdymo stebėjimo sistemos taip pat gali užkirsti kelią ilgalaikiam maksimalių didelės srovės intensyvumo naudojimui, kuris laikui bėgant sukelia nedidelį, bet nuolatinį įrenginio našumo praradimą. Tai taip pat taikoma naudojant didelio įkrovimo arba greitojo įkrovimo režimus. Aktyvi komunikacija valdymo sistemos viduje leidžia akumuliatoriaus blokui reguliuoti įkrovimą ir naudoti greitojo įkrovimo režimą tik optimaliais energijos gamybos momentais. Pavyzdžiui, saulės energijos atveju efektyvumą maksimaliai padidinti padeda strategija, pagal kurią didelės srovės įkrovimo pajėgumas išlaikomas tik dienos šviesos piko metu. Kita vertus, greitas akumuliatoriaus iškrovimas sukelia greitą išėjimo srovę, kuri laikui bėgant taip pat gali sukelti našumo praradimą, todėl šį priešingą žalos šaltinį taip pat galima išvengti naudojant optimizuotą, protingai suprojektuotą akumuliatoriaus valdymo sistemą.
Optimizuota kontaktų sistema akumuliatoriaus valdymo sistemoje
SMT jungtys, kurios yra ne tik patvarios, bet ir užkerta kelią elektros signalų praradimui, yra ypač svarbios baterijos valdymui. Siekiant maksimaliai padidinti baterijos veikimo nuotolį ir efektyvumą, jungtis turi išlaikyti signalą net ir esant judesiui bei apkrovai ant spausdintinės plokštės. Dvigubo kontakto jungtis yra puikus pasirinkimas, siekiant maksimaliai padidinti akumuliatoriaus būklės stebėjimo valdymo sistemos jautrumą. Skirtingai nuo tradicinių kontaktų sistemų su peilio ir spyruokliniais kontaktais, dvipusė kontaktų sistema yra neutrali pagal lytį (peilio ir spyruokliniai kontaktai yra kiekvienoje lizdo ir kištuko pusėje). Kiekviename kaište užmezgamas dvigubas kontaktas, todėl pasiekiamas maksimalus signalo perdavimo patikimumas. Lygus, dvigubas „Zero8“ jungties kontaktinis
paviršius užtikrina greitą ir saugų sujungimą (žr. 1 pav.). Be to, „Zero8“ jungtis viduje užkerta kelią netinkamam kontaktų įjungimui montavimo metu, nes kontaktus panardina į izoliacinį korpusą ir taip apsaugo juos nuo pažeidimų.
paviršius užtikrina greitą ir saugų sujungimą (žr. 1 pav.). Be to, „Zero8“ jungtis viduje užkerta kelią netinkamam kontaktų įjungimui montavimo metu, nes kontaktus panardina į izoliacinį korpusą ir taip apsaugo juos nuo pažeidimų.
Ličio jonų baterijų tobulinimo pabaigos kol kas nematyti. Vartotojai ir toliau reikalauja, kad elektriniai automobiliai vienu įkrovimu nuvažiuotų vis didesnius atstumus. Kuo daugiau įkrovimo ir iškrovimo ciklų baterija patiria, tuo labiau jos būklė laikui bėgant blogėja. Tačiau gerai suprojektuota baterijos valdymo sistema gali sumažinti žalą ir prailginti tarnavimo laiką.
Energijos gamybos optimizavimas naudojant mašininį mokymąsi
Naujos baterijų technologijos ir susijusios valdymo sistemos atveria naujas galimybes švarios energijos srityje. Dirbtinio intelekto, mašininio mokymosi ir daiktų interneto (IoT) atsiradimas suteikia galimybių pagerinti įrenginių efektyvumą. Daiktų
internetas (IoT) apima milžiniškus duomenų kiekius, gaunamus iš milijonų elektroninių įrenginių. Dirbtinis intelektas (DI) siekia imituoti žmogaus intelektą ir kūrybiškumą, kad atliktų tam tikras užduotis. Mašininis mokymasis yra platesnės DI sąvokos dalis, kuri sutelkia dėmesį į turimų IoT duomenų analizę ir naudoja DI funkcijas jiems interpretuoti. Mašininis mokymasis naudoja duomenis ir priima geriausią įmanomą sprendimą be tiesioginio žmogaus įsikišimo ar nurodymų.
Mašininis mokymasis turi potencialą apdoroti milžiniškus gaunamų duomenų kiekius ir per kelias sekundės dalis priimti sprendimus sistemoje be žmogaus įsikišimo. Tai gali padėti padaryti didelio masto saulės, vėjo, vandens ir potvynių jėgaines įmanomas. Pavyzdžiui, AI gali apdoroti naują IoT informaciją apie artėjančius orus ir vėliau pritaikyti technologiją energijos gavybai iš vandens jėgos ar potvynių, kad būtų pasinaudota didėjančio vandens greičio ar aukštesnių potvynių privalumais. Mašininio mokymosi sistemos taip pat gali būti naudojamos anomalijų aptikimui. Pavyzdžiui, jei atsiranda išorinis trikdžių šaltinis, sprendimai gali būti priimami be žmogaus dalyvavimo, kad būtų atlikti sistemos pritaikymai. Esant blogam orui ar kitoms atsitiktinėms ekstremalioms sąlygoms, mašininis mokymasis gali priimti sprendimą laikinai sustabdyti energijos gamybą, siekiant apsaugoti kritinę įrangą nuo perkrovos ir išvengti brangių sistemos gedimų.
Norėdama susidoroti su išorinių trikdžių sunkumais, sistema turi atpažinti problemą ir laiku į ją reaguoti. Kuo greičiau mašininio mokymosi sistema gali komunikuoti viduje, tuo greičiau ji gali prisitaikyti. 25+ Gbit/s jau kurį laiką yra ne tik IoT srityje, bet ir tapo duomenų centrų standartu. Tačiau tai dar toli gražu ne visos šios technologijos galimybės. Net PCIe 5.0 reikalavimai dabar yra dvigubai didesni nei jo pirmtako PCIe 4.0, o maksimalus duomenų perdavimo greitis siekia 32 GT/s (gigabitų per sekundę). Patikimo greitaeigio jungties pasirinkimas yra optimalus sprendimas, siekiant maksimaliai greitai apdoroti ir interpretuoti informaciją, gaunamą iš IoT srities, naudojant ekologišką energijos sprendimą.
internetas (IoT) apima milžiniškus duomenų kiekius, gaunamus iš milijonų elektroninių įrenginių. Dirbtinis intelektas (DI) siekia imituoti žmogaus intelektą ir kūrybiškumą, kad atliktų tam tikras užduotis. Mašininis mokymasis yra platesnės DI sąvokos dalis, kuri sutelkia dėmesį į turimų IoT duomenų analizę ir naudoja DI funkcijas jiems interpretuoti. Mašininis mokymasis naudoja duomenis ir priima geriausią įmanomą sprendimą be tiesioginio žmogaus įsikišimo ar nurodymų.
Mašininis mokymasis turi potencialą apdoroti milžiniškus gaunamų duomenų kiekius ir per kelias sekundės dalis priimti sprendimus sistemoje be žmogaus įsikišimo. Tai gali padėti padaryti didelio masto saulės, vėjo, vandens ir potvynių jėgaines įmanomas. Pavyzdžiui, AI gali apdoroti naują IoT informaciją apie artėjančius orus ir vėliau pritaikyti technologiją energijos gavybai iš vandens jėgos ar potvynių, kad būtų pasinaudota didėjančio vandens greičio ar aukštesnių potvynių privalumais. Mašininio mokymosi sistemos taip pat gali būti naudojamos anomalijų aptikimui. Pavyzdžiui, jei atsiranda išorinis trikdžių šaltinis, sprendimai gali būti priimami be žmogaus dalyvavimo, kad būtų atlikti sistemos pritaikymai. Esant blogam orui ar kitoms atsitiktinėms ekstremalioms sąlygoms, mašininis mokymasis gali priimti sprendimą laikinai sustabdyti energijos gamybą, siekiant apsaugoti kritinę įrangą nuo perkrovos ir išvengti brangių sistemos gedimų.
Norėdama susidoroti su išorinių trikdžių sunkumais, sistema turi atpažinti problemą ir laiku į ją reaguoti. Kuo greičiau mašininio mokymosi sistema gali komunikuoti viduje, tuo greičiau ji gali prisitaikyti. 25+ Gbit/s jau kurį laiką yra ne tik IoT srityje, bet ir tapo duomenų centrų standartu. Tačiau tai dar toli gražu ne visos šios technologijos galimybės. Net PCIe 5.0 reikalavimai dabar yra dvigubai didesni nei jo pirmtako PCIe 4.0, o maksimalus duomenų perdavimo greitis siekia 32 GT/s (gigabitų per sekundę). Patikimo greitaeigio jungties pasirinkimas yra optimalus sprendimas, siekiant maksimaliai greitai apdoroti ir interpretuoti informaciją, gaunamą iš IoT srities, naudojant ekologišką energijos sprendimą.
Miniatiūrizacija tebėra techninė tendencija daugelyje pramonės šakų, o „ept“ gaminami „Colibri“ greitaeigiai jungtys puikiai tinka duomenų stotims, duomenų saugojimui ir kitoms funkcijoms, reikalingoms daiktų internetui (IoT), pramoniniam daiktų internetui (IIoT) bei mašininio mokymosi sistemoms, taip pat elektros tinklams ir energijos saugojimo mikrotinklams.
Kuriant patikimas saulės, vėjo, vandens ir geoterminės energijos technologijas, naujiems produktams reikalingos galingesnės valdymo priemonės. Jungtys pasirodė esąs lemiamos šiuolaikinių baterijų valdymo sistemų sėkmei ir mašininio mokymosi optimizavimui. Švariosios energijos srityje dar reikia žengti keletą žingsnių, o galingas spausdintinių plokščių projektavimas leidžia įgyvendinti pažangius elektrifikacijos reikalavimus, pavyzdžiui, greitą mašininio mokymosi reakciją ir optimalią baterijų technologiją, kad būtų galima konkuruoti su pasenusiomis dujų ir anglies technologijomis.
Kuriant patikimas saulės, vėjo, vandens ir geoterminės energijos technologijas, naujiems produktams reikalingos galingesnės valdymo priemonės. Jungtys pasirodė esąs lemiamos šiuolaikinių baterijų valdymo sistemų sėkmei ir mašininio mokymosi optimizavimui. Švariosios energijos srityje dar reikia žengti keletą žingsnių, o galingas spausdintinių plokščių projektavimas leidžia įgyvendinti pažangius elektrifikacijos reikalavimus, pavyzdžiui, greitą mašininio mokymosi reakciją ir optimalią baterijų technologiją, kad būtų galima konkuruoti su pasenusiomis dujų ir anglies technologijomis.
Domina?
Tuomet išsirinkite Europoje pagamintą jungtį:
Produktų sąrašas
Turite klausimų?
Tuomet susisiekite su mumis!
Užpildykite formą
+49 8861 2501 0
sales@ept.de
Tuomet susisiekite su mumis!
Užpildykite formą
+49 8861 2501 0
sales@ept.de