दिनांक: १० जनवरी २०१ ९
स्रोत: अमेरिकी भौतिकी संस्थान
सारांश: कोई व्यक्ति वास्तविक समय में सौर पैनलों का निरीक्षण कैसे करता है, एक तरह से लागत-प्रभावी और समय-कुशल दोनों है? सौर पैनलों के वास्तविक समय निरीक्षण को सक्षम करने के लिए शोधकर्ताओं ने अब सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग आधारित विकल्पों का विकास और सुधार किया है। उनके शोध में क्लस्टरिंग-आधारित संगणना के लिए एक नया अनुप्रयोग मिला, जो प्रदर्शन अनुपात और गिरावट दरों की गणना करने के लिए पिछले मौसम संबंधी डेटा का उपयोग करता है।
एक अक्षय ऊर्जा स्रोत के रूप में कई लाभों और सापेक्ष लोकप्रियता के बावजूद, अंततः सूर्य, सबसे अच्छे सौर पैनलों पर भी सेट करता है। समय के साथ, सौर कोशिकाओं को मौसम, तापमान परिवर्तन, कालिख और यूवी जोखिम से नुकसान का सामना करना पड़ता है। सौर कोशिकाओं को सेल प्रदर्शन के स्तर को बनाए रखने और आर्थिक नुकसान को कम करने के लिए निरीक्षण की आवश्यकता होती है।
तो, एक वास्तविक समय में पैनलों का निरीक्षण कैसे करता है, एक तरह से लागत-प्रभावी और समय-कुशल दोनों है? भारत के थापर इंस्टीट्यूट ऑफ इंजीनियरिंग एंड टेक्नोलॉजी के शोध विद्वान परवीन भोला और उसी संस्थान के एक सहयोगी प्रोफेसर सौरभ भारद्वाज ने पिछले कुछ वर्षों में सौर के वास्तविक समय निरीक्षण को सक्षम करने के लिए सांख्यिकीय और मशीन सीखने-आधारित विकल्पों को विकसित करने और सुधारने में खर्च किया। पैनलों। उनके शोध में क्लस्टरिंग-आधारित संगणना के लिए एक नया अनुप्रयोग मिला, जो प्रदर्शन अनुपात और गिरावट दरों की गणना करने के लिए पिछले मौसम संबंधी डेटा का उपयोग करता है। यह विधि ऑफ-साइट निरीक्षण के लिए भी अनुमति देती है।
इस समस्या के लिए क्लस्टरिंग-आधारित अभिकलन लाभप्रद है क्योंकि इसकी वजह से निरीक्षण की प्रक्रिया को गति देने, मौसम के मानकों के आधार पर प्रदर्शन अनुपात का उपयोग करके और तापमान, दबाव, हवा की गति, आर्द्रता, धूप के घंटों को शामिल करके, नुकसान और जल्दबाजी की मरम्मत को रोका जा सकता है। सौर ऊर्जा, और यहां तक कि वर्ष का दिन। मापदंडों का आसानी से अधिग्रहण और मूल्यांकन किया जाता है, और दूरस्थ स्थानों से मापा जा सकता है।
पीवी सेल निरीक्षण प्रणालियों में सुधार करने से इंस्पेक्टरों को और अधिक कुशलता से और संभावित रूप से पूर्वानुमान लगाने और भविष्य की कठिनाइयों के लिए नियंत्रण में मदद मिल सकती है। क्लस्टरिंग-आधारित गणना सौर ऊर्जा प्रणालियों के प्रबंधन के लिए नए तरीकों पर प्रकाश डालने की संभावना है, पीवी पैदावार का अनुकूलन, और क्षेत्र में भविष्य की तकनीकी प्रगति को प्रेरित करती है।
भोला ने कहा, "उपलब्ध तकनीकों में से अधिकांश भौतिक निरीक्षण द्वारा पीवी (फोटोवोल्टिक) प्रणालियों के क्षरण की गणना करती हैं। यह प्रक्रिया समय लेने वाली, महंगी है, और गिरावट के वास्तविक समय के विश्लेषण के लिए इसका उपयोग नहीं किया जा सकता है," भोला ने कहा। "प्रस्तावित मॉडल वास्तविक समय में प्रदर्शन अनुपात के मामले में गिरावट का अनुमान लगाता है।"
भोला और भारद्वाज ने पहले एक साथ काम किया और छिपे हुए मार्कोव मॉडल और सामान्यीकृत फ़ज़ी मॉडल के संयोजन का उपयोग करके सौर विकिरण का अनुमान लगाने के लिए मॉडल विकसित किया।
हिडन मार्कोव मॉडल का उपयोग बेतरतीब ढंग से बदलते सिस्टम को बदलने के लिए किया जाता है, या छिपी हुई स्थिति; सामान्यीकृत फ़ज़ी मॉडल अपनी मॉडलिंग प्रक्रिया में अशुद्ध जानकारी का उपयोग करने का प्रयास करता है। इन मॉडलों में मान्यता, वर्गीकरण, क्लस्टरिंग और सूचना पुनर्प्राप्ति शामिल हैं, और पीवी सिस्टम निरीक्षण विधियों को अपनाने के लिए उपयोगी हैं।
वास्तविक समय के पीवी निरीक्षण के लाभ समय-संवेदनशील और लागत-कुशल उपायों से परे हैं। यह नई, प्रस्तावित विधि वर्तमान सौर ऊर्जा पूर्वानुमान मॉडल में भी सुधार कर सकती है। भोला ने कहा कि सौर पैनल या सौर पैनलों के सेट की उत्पादन शक्ति और भी अधिक सटीकता के साथ पूर्वानुमानित की जा सकती है। वास्तविक समय का आकलन और निरीक्षण भी वास्तविक समय की तीव्र प्रतिक्रिया के लिए अनुमति देता है।
डोला ने कहा, "वास्तविक समय के आकलन के परिणामस्वरूप, यदि निवारक अपेक्षित मूल्य के अनुसार नहीं है, तो निवारक कार्रवाई तुरंत की जा सकती है।" "यह जानकारी सौर ऊर्जा पूर्वानुमान मॉडल को ठीक करने के लिए सहायक है। इसलिए, उत्पादन शक्ति को अधिक सटीकता के साथ पूर्वानुमानित किया जा सकता है।"
