Трендови и развој у обновљивој енергији
Како вештачка интелигенција, машинско учење и Интернет ствари обликују чисту енергију будућности
Модерне, еколошки прихватљиве енергетске алтернативе – као што су енергија ветра, сунца, хидроенергија и плимна енергија – брзо се развијају и константно постављају нове изазове пред инжењере. Притисак расте да се креирају дугорочне, ниско-емисионе алтернативе електранама на гас и угаљ. Финансијска разматрања, политичке мере, порески подстицаји, растуће тарифе и тржишне флуктуације утичу и на предузећа и на потрошаче. Да би успешно конкурисале са утемељеним неодрживим опцијама, технологије зелене енергије захтевају висок ниво перформанси и ефикасности. Поред тога, унапређене могућности батерија и употреба вештачке интелигенције (укључујући машинско учење) нуде обећавајући потенцијал.
Литијум-јонске батерије: иновација у технологији батерија
Укупни капацитет и поузданост зелене енергије морају бити упоредиви са нафтом и угљем, односно да их бар достижу, како би она представљала атрактивну алтернативу. Дугогодишњи изазови у остваривању овог циља тренутно су главни технолошки и стратешки приоритети за актере у индустрији, и полако, али сигурно, постижу се бројни значајни успеси и напредак. На пример, соларни панели за домаћинство су на тржишту још од 1970-их, али тек у последње време соларна производња електричне енергије постаје најбрже растући активан извор мегаватне снаге у сектору обновљиве енергије. Не само да су прве верзије силицијумских фотонапонских соларних ћелија биле изузетно скупе за производњу, већ је и технологија батерија тада била у повоју. Складиштење енергије произведене током вршних сати дана било је неефикасно, што је доводило до недостатка енергије у ванвршним сатима ноћу или током облачних дана. Потреба за апсорпцијом енергије у вршним сатима (при високим струјама уз минимизацију губитака током складиштења) довела је до значајних напретка у технологији батерија у последњих неколико година. Последњих година, литијум-јонске батерије у течном и чврстом стању развиле су се значајно више од оловно-киселинских батерија које су раније биле уобичајене. Виши трошкови куповине сада су оправдани већом енергетском густином у комбинацији са мањом величином, мањом тежином и дужим веком трајања.
Оптимизација система за складиштење енергије и продужење радног века најсавременијих батерија
Прелазак на литијум-јонску технологију и електрификација управљачких функција путем система за управљање батеријама кључни су за остваривање пуног потенцијала соларне енергије и других обновљивих извора. У оквиру система за управљање батеријама могу се извршити прилагођавања штампане плоче, што заузврат може побољшати укупну функционалност одређеног уређаја. Систем за управљање батеријом делује као "мозак" батерије, приоритетизујући електрична оптерећења и заустављајући и покрећући снабдевање и pražњење енергије. Регулисање уноса и излаза енергије у систему за вршну производњу очувала дугорочни век трајања батерије и спречава губитак капацитета за брзо испоручивање енергије.
Један начин да се спречи оштећење је прецизно праћење енергетског нивоа батерије. Конектори на штампаним плочама система за управљање батеријом су суштинска компонента за пренос сигнала потребног за комуникацију у реалном времену о активном нивоу батерије. Доследно и прецизно праћење спречава губитак сигнала, енергетских нивоа и способности саме батерије да складишти енергију. Праћење статуса батерије преко сензора може спречити претерано pražnjenje батерије и потенцијално изазвати унутрашње оштећење. Системи за активно праћење управљања батеријом такође могу спречити коришћење максималних струја пуњења током дужих периода, што временом доводи до малог, али константног губитка перформанси уређаја. Ово се односи и на употребу пуњења великим струјним улазом или великом брзином. Активна комуникација у оквиру система за управљање омогућава батеријском блоку да регулише пуњење и користи брзо пуњење само у оптималним тренуцима производње енергије. У случају соларне енергије, на пример, једна стратегија за максимизовање ефикасности је одржавање високог капацитета повлачења струје само током вршних сати у дану. Са друге стране, брзо pražњење батерије доводи до брзог излазног струја, што такође може довести до губитка перформанси током времена; стога се и овај супротан извор оштећења може избећи оптимизованим, интелигентно дизајнираним системом за управљање батеријама.
Један начин да се спречи оштећење је прецизно праћење енергетског нивоа батерије. Конектори на штампаним плочама система за управљање батеријом су суштинска компонента за пренос сигнала потребног за комуникацију у реалном времену о активном нивоу батерије. Доследно и прецизно праћење спречава губитак сигнала, енергетских нивоа и способности саме батерије да складишти енергију. Праћење статуса батерије преко сензора може спречити претерано pražnjenje батерије и потенцијално изазвати унутрашње оштећење. Системи за активно праћење управљања батеријом такође могу спречити коришћење максималних струја пуњења током дужих периода, што временом доводи до малог, али константног губитка перформанси уређаја. Ово се односи и на употребу пуњења великим струјним улазом или великом брзином. Активна комуникација у оквиру система за управљање омогућава батеријском блоку да регулише пуњење и користи брзо пуњење само у оптималним тренуцима производње енергије. У случају соларне енергије, на пример, једна стратегија за максимизовање ефикасности је одржавање високог капацитета повлачења струје само током вршних сати у дану. Са друге стране, брзо pražњење батерије доводи до брзог излазног струја, што такође може довести до губитка перформанси током времена; стога се и овај супротан извор оштећења може избећи оптимизованим, интелигентно дизајнираним системом за управљање батеријама.
Оптимизовани контактни систем у систему за управљање батеријом
SMT везе које су истовремено робустне и спречавају губитак електричних сигнала су кључне за регулацију батерије. Да би се максимизирао домет и ефикасност батерије, конектор мора да одржава сигнал чак и када је штампана плоча у покрету или под оптерећењем. Коннектор са двоструким контактом представља одличну опцију за максимизирање могућности детекције система управљања дизајнираног за праћење стања батерије. За разлику од конвенционалних контактних система са сечицама и опружним контактима, систем са двоструким контактом је родно неутралан (и сечице и опружни контакти присутни су на сваком прикључку и удбини). На сваком појединачном пину успостављен је двоструки контакт, што обезбеђује максималну поузданост контакта за сигнал. Глатка
површина за двоструки контакт конектора Zero8 гарантује брзо и сигурно повезивање (видети слику 1). Унутрашње, конектор Zero8 такође спречава неправилно убацивање контаката током инсталације уграђивањем у изоловано тело, чиме их штити од оштећења.
површина за двоструки контакт конектора Zero8 гарантује брзо и сигурно повезивање (видети слику 1). Унутрашње, конектор Zero8 такође спречава неправилно убацивање контаката током инсталације уграђивањем у изоловано тело, чиме их штити од оштећења.
Не види се крај текућег развоја литијум-јонских батерија. Потрошачи настављају да захтевају да електрична возила прелазе све веће удаљености на једно пуњење. Што више циклуса пуњења и pražњења батерија прође, то јој перформансе временом све више опадају. Међутим, добро дизајниран систем управљања батеријом може ублажити оштећења и продужити животни век батерије.
Оптимизација производње енергије кроз машинско учење
Нове технологије у батеријама и њиховим пратећим системима управљања отварају нове могућности у области чисте енергије. Појава вештачке интелигенције, машинског учења и Интернета ствари (IoT) нуди потенцијал за побољшање ефикасности уређаја.
IoT обухвата огромне количине података из милиона електронских уређаја. Вештачка интелигенција (ВИ) настоји да имитира људску интелигенцију и креативност како би обављала одређене задатке. Машинско учење је подскуп ширег концепта ВИ и фокусира се на анализу доступних података из Интернета ствари, користећи могућности ВИ за њихову интерпретацију. Машинско учење користи податке и доноси најбољу могућу одлуку без директне људске интервенције или упутстава.
Машинско учење има потенцијал да обрађује огромне количине улазних података и доноси одлуке унутар система за делић секунде, без потребе за људском интервенцијом. Ово може помоћи да велике соларне, ветро, хидроелектричне и плимане електране постану одржива опција. На пример, вештачка интелигенција може да обради нове IoT податке о долазећим временским условима и затим прилагоди технологију за производњу енергије из хидроенергије или плимне енергије како би искористила предности повећане брзине воде или виших плима. Системи који користе машинско учење такође се могу применити за детекцију аномалија. Ако, на пример, дође до спољног извора сметњи, одлуке се могу донети без присуства човека који би вршио прилагођавања система. У случају лошег времена или других случајних екстремних услова, машинско учење може донети одлуку о привременом заустављању производње енергије како би заштитило критични хардвер од преоптерећења и избегло скупе кварове система.
Да би се носио са изазовима које представљају спољни поремећаји, систем мора да препозна проблем и да реагује на време. Што брже систем машинског учења може да комуницира унутар себе, то брже може да се прилагоди. Брзина од преко 25 Gbit/s (гигабита у секунди) не само да већ неко време постоји у IoT сектору, већ је постала и стандард за центре података. Ипак, технологија је далеко од тога да је достигла своје границе. Чак су и захтеви PCIe 5.0 сада двоструко већи од оних његовог претходника, PCIe 4.0, са максималном брзином преноса података од 32 GT/s (гигабита у секунди). Избор поузданог брзог конектора је оптималан избор за обраду и тумачење информација из IoT сектора максималном брзином у оквиру решења за зелену енергију.
IoT обухвата огромне количине података из милиона електронских уређаја. Вештачка интелигенција (ВИ) настоји да имитира људску интелигенцију и креативност како би обављала одређене задатке. Машинско учење је подскуп ширег концепта ВИ и фокусира се на анализу доступних података из Интернета ствари, користећи могућности ВИ за њихову интерпретацију. Машинско учење користи податке и доноси најбољу могућу одлуку без директне људске интервенције или упутстава.
Машинско учење има потенцијал да обрађује огромне количине улазних података и доноси одлуке унутар система за делић секунде, без потребе за људском интервенцијом. Ово може помоћи да велике соларне, ветро, хидроелектричне и плимане електране постану одржива опција. На пример, вештачка интелигенција може да обради нове IoT податке о долазећим временским условима и затим прилагоди технологију за производњу енергије из хидроенергије или плимне енергије како би искористила предности повећане брзине воде или виших плима. Системи који користе машинско учење такође се могу применити за детекцију аномалија. Ако, на пример, дође до спољног извора сметњи, одлуке се могу донети без присуства човека који би вршио прилагођавања система. У случају лошег времена или других случајних екстремних услова, машинско учење може донети одлуку о привременом заустављању производње енергије како би заштитило критични хардвер од преоптерећења и избегло скупе кварове система.
Да би се носио са изазовима које представљају спољни поремећаји, систем мора да препозна проблем и да реагује на време. Што брже систем машинског учења може да комуницира унутар себе, то брже може да се прилагоди. Брзина од преко 25 Gbit/s (гигабита у секунди) не само да већ неко време постоји у IoT сектору, већ је постала и стандард за центре података. Ипак, технологија је далеко од тога да је достигла своје границе. Чак су и захтеви PCIe 5.0 сада двоструко већи од оних његовог претходника, PCIe 4.0, са максималном брзином преноса података од 32 GT/s (гигабита у секунди). Избор поузданог брзог конектора је оптималан избор за обраду и тумачење информација из IoT сектора максималном брзином у оквиру решења за зелену енергију.
Минијатуризација остаје доминантан технички тренд у многим индустријама, а EPT-ов високобрзински склоп конектора "Колибри" идеалан је за станице за податке, складиштење података и друге примене потребне за IoT, IIoT и машинско учење, као и за електричне мреже и микроелектричне мреже за складиштење енергије.
Са развојем поузданих соларних, ветро, хидроелектричних и геотермалних технологија, нови производи захтевају моћније алате за управљање. Конектори су се показали кључним за успех најсавременијих система за управљање батеријама и за оптимизацију машинског учења. Још увек је потребно предузети неке кораке у области чисте енергије, а дизајн штампаних плоча високих перформанси чини напредне захтеве за електрификацијом – као што су брзи одговори у машинском учењу и оптимизована технологија батерија – довољно изводљивим да се такмиче са застарелим гасом и угљем.
Са развојем поузданих соларних, ветро, хидроелектричних и геотермалних технологија, нови производи захтевају моћније алате за управљање. Конектори су се показали кључним за успех најсавременијих система за управљање батеријама и за оптимизацију машинског учења. Још увек је потребно предузети неке кораке у области чисте енергије, а дизајн штампаних плоча високих перформанси чини напредне захтеве за електрификацијом – као што су брзи одговори у машинском учењу и оптимизована технологија батерија – довољно изводљивим да се такмиче са застарелим гасом и угљем.
Занима ли те?
Затим изаберите свој европски произведени конектор сада:
Листа производа
Имате ли питања?
Онда нас контактирајте!
Упити путем формулара
+49 8861 2501 0
sales@ept.de
Онда нас контактирајте!
Упити путем формулара
+49 8861 2501 0
sales@ept.de