A megújuló energiaforrások trendjei és fejleményei
Hogyan befolyásolják a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a tárgyak internete a jövő tiszta energiáját
A modern, környezetbarát energiaforrások – például a szél-, a nap-, a víz- és az árapályenergia – rohamosan fejlődnek, és folyamatosan új kihívások elé állítják a mérnököket. Egyre nagyobb a nyomás, hogy hosszú távon alacsony kibocsátású alternatívákat hozzanak létre a gáz- és szénalapú villamos energia helyett. Mindezt pénzügyi szempontok, politikai intézkedések, adókedvezmények, emelkedő tarifák és piaci ingadozások egyaránt befolyásolják a vállalatokat és a fogyasztókat. Ahhoz, hogy sikeresen versenyezzenek a már meglévő, nem megújuló energiaforrásokkal, a zöld energiatechnológiáknak magas szintű teljesítményre és hatékonyságra van szükségük. Ezenkívül a továbbfejlesztett akkumulátorok és a mesterséges intelligencia (beleértve a gépi tanulást) alkalmazása is ígéretes lehetőségeket kínál.
A lítium-ion akkumulátorok mint az akkumulátor-technológia innovációja
Ahhoz, hogy a zöld energia vonzó alternatívát jelentsen, teljes kapacitásának és megbízhatóságának fel kell zárkóznia az olaj és a szén szintjéhez, vagy legalábbis azzal összehasonlíthatónak kell lennie. Az e cél elérését gátló, régóta fennálló kihívások jelentik jelenleg a legfontosabb technológiai és tervezési prioritásokat az iparág szereplői számára, és lassan, de biztosan számos figyelemre méltó eredmény és előrelépés születik. Így például a magáncélú napelemek már az 1970-es évek óta jelen vannak a piacon, de csak a közelmúltban vált a napenergia-termelés a megújuló energiaforrások területén a leggyorsabban növekvő aktív megawatt-teljesítmény-forrássá. Nemcsak az első szilícium-fotovoltaikus napelemek gyártása volt rendkívül drága, hanem az akkumulátor-technológia is még kevéssé volt kiforrott abban az időben. A nap csúcsidőszakaiban termelt energia tárolása hatástalan volt, ami energiahiányhoz vezetett az éjszakai alacsony fogyasztású időszakokban vagy a felhős napokon. Az energia csúcsidőszakokban történő felvételének szükségessége (nagy áramsebességgel, egyidejűleg csökkentve az energiaveszteséget a tárolás során) az elmúlt években nagy előrelépéseket eredményezett az akkumulátor-technológia területén. Az elmúlt években elsősorban a folyékony és szilárd testű lítium-ion akkumulátorok fejlődtek jelentősen, a korábban szokásos ólom-savas akkumulátorokhoz képest. A magasabb beszerzési költségeket ma már indokolja a nagyobb energiasűrűség, a kisebb méret, a kisebb súly és a hosszabb élettartam.
Az energiatárolók optimalizálása és a legmodernebb akkumulátorok élettartamának meghosszabbítása
A lítium-ion akkumulátorokra való átállás és a szabályozó funkciók elektromos árammal való ellátása – az úgynevezett akkumulátorkezelő rendszerek formájában – kulcsfontosságúak a napenergia és más megújuló energiaforrások teljes potenciáljának kiaknázásához. Az akkumulátorkezelő rendszeren belül a nyomtatott áramköri lapon elvégezhető módosítások javíthatják egy adott egység teljes működőképességét. Az akkumulátorkezelő rendszer az akkumulátor „agyaként” működik, prioritást biztosítva az elektromos terheléseknek, valamint leállítva és elindítva az áramellátást és -leadást. Az áramfelvétel és -leadás szabályozása egy csúcsteljesítményű rendszerben megőrzi az akkumulátor hosszú távú élettartamát, és megakadályozza a nagy sebességű áramkapacitás elvesztését.
A károsodás csökkentésének lehetőségei közé tartozik az akkumulátor energiaszintjének pontos figyelemmel kísérése. Az akkumulátorkezelő rendszer nyomtatott áramköri lapjain található csatlakozók elengedhetetlen elemei a jelátvitelnek, amely az aktív akkumulátorállapotok valós idejű kommunikációjához szükséges. A következetes és pontos figyelemmel kísérés megakadályozza a jelek, az energiaszintek és az akkumulátor saját energiatároló képességének elvesztését. Az akkumulátor állapotának érzékelőkkel történő figyelemmel kísérése megakadályozhatja, hogy az akkumulátor túlzottan lemerüljön, ami belső károsodást okozhat. Az akkumulátorkezelés aktív figyelemmel kísérő rendszerei emellett megakadályozhatják, hogy hosszabb ideig a maximális nagyáramú értékeket használják, ami idővel az eszköz teljesítményének kicsi, de folyamatos csökkenéséhez vezet. Ez vonatkozik a nagy teljesítményű vagy nagy sebességű töltések használatára is. A menedzsmentrendszeren belüli aktív kommunikáció lehetővé teszi az akkumulátor egység számára, hogy szabályozza a töltést, és a nagy sebességű töltést csak az energiatermelés optimális időpontjaiban használja. Napenergia esetén például a hatékonyság maximalizálásának stratégiája, hogy a nagy áramfelvételi képességet csak a nappali fény csúcsidőszakaiban tartsák fenn. Másrészt az akkumulátor gyors lemerülése gyors kimeneti áramhoz vezet, ami idővel szintén teljesítményvesztéshez vezethet, így ez az ellenkező irányú károsodási forrás is elkerülhető egy optimalizált, okosan megtervezett akkumulátor-menedzsment rendszerrel.
A károsodás csökkentésének lehetőségei közé tartozik az akkumulátor energiaszintjének pontos figyelemmel kísérése. Az akkumulátorkezelő rendszer nyomtatott áramköri lapjain található csatlakozók elengedhetetlen elemei a jelátvitelnek, amely az aktív akkumulátorállapotok valós idejű kommunikációjához szükséges. A következetes és pontos figyelemmel kísérés megakadályozza a jelek, az energiaszintek és az akkumulátor saját energiatároló képességének elvesztését. Az akkumulátor állapotának érzékelőkkel történő figyelemmel kísérése megakadályozhatja, hogy az akkumulátor túlzottan lemerüljön, ami belső károsodást okozhat. Az akkumulátorkezelés aktív figyelemmel kísérő rendszerei emellett megakadályozhatják, hogy hosszabb ideig a maximális nagyáramú értékeket használják, ami idővel az eszköz teljesítményének kicsi, de folyamatos csökkenéséhez vezet. Ez vonatkozik a nagy teljesítményű vagy nagy sebességű töltések használatára is. A menedzsmentrendszeren belüli aktív kommunikáció lehetővé teszi az akkumulátor egység számára, hogy szabályozza a töltést, és a nagy sebességű töltést csak az energiatermelés optimális időpontjaiban használja. Napenergia esetén például a hatékonyság maximalizálásának stratégiája, hogy a nagy áramfelvételi képességet csak a nappali fény csúcsidőszakaiban tartsák fenn. Másrészt az akkumulátor gyors lemerülése gyors kimeneti áramhoz vezet, ami idővel szintén teljesítményvesztéshez vezethet, így ez az ellenkező irányú károsodási forrás is elkerülhető egy optimalizált, okosan megtervezett akkumulátor-menedzsment rendszerrel.
Optimalizált érintkezőrendszer az akkumulátor-kezelő rendszerben
Az SMT-csatlakozások, amelyek egyszerre strapabíróak és megakadályozzák az elektromos jelek elvesztését, döntő fontosságúak az akkumulátorok szabályozásában. Az akkumulátor hatótávolságának és hatékonyságának maximalizálása érdekében a csatlakozónak mozgás és a nyomtatott áramköri lap terhelése esetén is fenn kell tartania a jelet. A kettős érintkezővel rendelkező csatlakozó kiváló választás az akkumulátorállapotot figyelő vezérlőrendszer érzékelési képességének maximalizálásához. A hagyományos, pengés és rugós érintkezővel rendelkező rendszerekkel ellentétben a kétoldalas érintkezőrendszer nemtől független (minden aljzaton és dugaszon egyaránt megtalálhatóak a pengés és a rugós érintkezők). Minden egyes tűnél kettős érintkezés jön létre, ami maximális érintkezési biztonságot biztosít a jel számára. A Zero8 csatlakozó sima, kettős érintkezési
felülete gyors és biztonságos csatlakozást garantál (lásd 1. ábra). Belső felépítésének köszönhetően a Zero8 csatlakozó megakadályozza, hogy a szerelés során az érintkezőket rosszul dugják be, mivel az érintkezőket a szigetelőtestbe meríti, így védve azokat a sérülésektől.
felülete gyors és biztonságos csatlakozást garantál (lásd 1. ábra). Belső felépítésének köszönhetően a Zero8 csatlakozó megakadályozza, hogy a szerelés során az érintkezőket rosszul dugják be, mivel az érintkezőket a szigetelőtestbe meríti, így védve azokat a sérülésektől.
A lítium-ion akkumulátorok fejlesztésének vége még messze nem látszik. A fogyasztók továbbra is azt követelik, hogy az elektromos járművek egyetlen feltöltéssel egyre nagyobb távolságokat tegyenek meg. Minél több töltési és kisütési ciklust teljesít egy akkumulátor, annál jobban romlik az állapota az idő múlásával. Egy jól átgondolt akkumulátor-kezelő rendszer azonban enyhítheti a károsodásokat és meghosszabbíthatja az élettartamot.
Az energiatermelés optimalizálása gépi tanulás segítségével
Az akkumulátorokban és a hozzájuk tartozó irányítási rendszerekben megjelenő új technológiák új lehetőségeket teremtenek a tiszta energia területén. A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a dolgok internete (IoT) megjelenése lehetőségeket kínál a készülékek hatékonyságának javítására.
Az IoT, azaz a dolgok internete, több millió elektronikus eszközből származó hatalmas adatmennyiséget foglal magában. A mesterséges intelligencia (MI) az emberi intelligenciát és kreativitást igyekszik utánozni bizonyos feladatok elvégzése érdekében. A gépi tanulás az MI tágabb fogalmának egy alcsoportja, amely a rendelkezésre álló IoT-adatok elemzésére összpontosít, és MI-funkciókat használ azok értelmezéséhez. A gépi tanulás adatokat használ, és közvetlen emberi beavatkozás vagy utasítások nélkül hozza meg a lehető legjobb döntést.
A gépi tanulás képes hatalmas mennyiségű beérkező adatot feldolgozni, és másodperc töredéke alatt döntéseket hozni egy rendszeren belül, anélkül, hogy emberi beavatkozásra lenne szükség. Ez hozzájárulhat ahhoz, hogy a nap-, szél-, víz- és árapályerőművek nagy léptékű megvalósítása megvalósíthatóvá váljon. Így például a mesterséges intelligencia feldolgozhatja az érkező időjárással kapcsolatos új IoT-információkat, majd ennek alapján módosíthatja a víz- vagy árapályenergia-termelő technológiát, hogy kihasználja a növekvő vízsebesség vagy a magasabb árapály előnyeit. A gépi tanuláson alapuló rendszerek rendellenességek felismerésére is felhasználhatók. Ha például külső zavaró tényező lép fel, döntések hozhatók anélkül, hogy ember lenne jelen a rendszer beállításainak elvégzésére. Rossz időjárás vagy más véletlenszerű szélsőséges körülmények esetén a gépi tanulás dönthet úgy, hogy ideiglenesen leállítja az energiatermelést, hogy megvédje a kritikus hardvert a túlterheléstől és elkerülje a költséges rendszerleállásokat.
Ahhoz, hogy megbirkózzon a külső zavarok okozta nehézségekkel, egy rendszernek fel kell ismernie a problémát, és időben reagálnia kell rá. Minél gyorsabban tud egy gépi tanulási rendszer belső kommunikációt folytatni, annál gyorsabban tud alkalmazkodni. A 25+ Gbit/s nem csak az IoT területén jelen van már egy ideje, hanem az adatközpontok szabványává is vált. De ezzel a technológia még messze nem érte el a határait. Még a PCIe 5.0 követelményei is kétszer olyan magasak, mint elődjéé, a PCIe 4.0-é, maximális adatátviteli sebessége 32 GT/s (gigabit/másodperc). A megbízható, nagy sebességű csatlakozó választása az optimális megoldás az IoT-területről érkező információk maximális sebességgel történő feldolgozásához és értelmezéséhez egy környezetbarát energiamegoldás keretében.
Az IoT, azaz a dolgok internete, több millió elektronikus eszközből származó hatalmas adatmennyiséget foglal magában. A mesterséges intelligencia (MI) az emberi intelligenciát és kreativitást igyekszik utánozni bizonyos feladatok elvégzése érdekében. A gépi tanulás az MI tágabb fogalmának egy alcsoportja, amely a rendelkezésre álló IoT-adatok elemzésére összpontosít, és MI-funkciókat használ azok értelmezéséhez. A gépi tanulás adatokat használ, és közvetlen emberi beavatkozás vagy utasítások nélkül hozza meg a lehető legjobb döntést.
A gépi tanulás képes hatalmas mennyiségű beérkező adatot feldolgozni, és másodperc töredéke alatt döntéseket hozni egy rendszeren belül, anélkül, hogy emberi beavatkozásra lenne szükség. Ez hozzájárulhat ahhoz, hogy a nap-, szél-, víz- és árapályerőművek nagy léptékű megvalósítása megvalósíthatóvá váljon. Így például a mesterséges intelligencia feldolgozhatja az érkező időjárással kapcsolatos új IoT-információkat, majd ennek alapján módosíthatja a víz- vagy árapályenergia-termelő technológiát, hogy kihasználja a növekvő vízsebesség vagy a magasabb árapály előnyeit. A gépi tanuláson alapuló rendszerek rendellenességek felismerésére is felhasználhatók. Ha például külső zavaró tényező lép fel, döntések hozhatók anélkül, hogy ember lenne jelen a rendszer beállításainak elvégzésére. Rossz időjárás vagy más véletlenszerű szélsőséges körülmények esetén a gépi tanulás dönthet úgy, hogy ideiglenesen leállítja az energiatermelést, hogy megvédje a kritikus hardvert a túlterheléstől és elkerülje a költséges rendszerleállásokat.
Ahhoz, hogy megbirkózzon a külső zavarok okozta nehézségekkel, egy rendszernek fel kell ismernie a problémát, és időben reagálnia kell rá. Minél gyorsabban tud egy gépi tanulási rendszer belső kommunikációt folytatni, annál gyorsabban tud alkalmazkodni. A 25+ Gbit/s nem csak az IoT területén jelen van már egy ideje, hanem az adatközpontok szabványává is vált. De ezzel a technológia még messze nem érte el a határait. Még a PCIe 5.0 követelményei is kétszer olyan magasak, mint elődjéé, a PCIe 4.0-é, maximális adatátviteli sebessége 32 GT/s (gigabit/másodperc). A megbízható, nagy sebességű csatlakozó választása az optimális megoldás az IoT-területről érkező információk maximális sebességgel történő feldolgozásához és értelmezéséhez egy környezetbarát energiamegoldás keretében.
A miniatürizálás továbbra is számos iparágban meghatározó technológiai trend, és az ept „Colibri” nevű nagysebességű csatlakozóegysége tökéletesen alkalmas adatállomásokhoz, adattároláshoz, valamint az IoT, az IIoT és a gépi tanulás, továbbá az energiatárolásra szolgáló villamos hálózatok és mikrohálózatok számára szükséges egyéb funkciókhoz.
A megbízható nap-, szél-, víz- és geotermikus technológiák fejlesztésével az új termékek egyre nagyobb teljesítményű irányítóeszközöket igényelnek. A csatlakozók kulcsfontosságúnak bizonyultak a legkorszerűbb akkumulátor-irányítási rendszerek sikerében, valamint a gépi tanulás optimalizálásában. A tiszta energiák területén még van mit tenni, és egy hatékony nyomtatott áramköri lap-tervezés révén a fejlett elektrifikációs követelmények – mint például a gyors gépi tanulási reakciók és az optimális akkumulátor-technológia – annyira megvalósíthatóvá válnak, hogy versenyképesek legyenek az elavult gáz- és szénalapú energiákkal.
A megbízható nap-, szél-, víz- és geotermikus technológiák fejlesztésével az új termékek egyre nagyobb teljesítményű irányítóeszközöket igényelnek. A csatlakozók kulcsfontosságúnak bizonyultak a legkorszerűbb akkumulátor-irányítási rendszerek sikerében, valamint a gépi tanulás optimalizálásában. A tiszta energiák területén még van mit tenni, és egy hatékony nyomtatott áramköri lap-tervezés révén a fejlett elektrifikációs követelmények – mint például a gyors gépi tanulási reakciók és az optimális akkumulátor-technológia – annyira megvalósíthatóvá válnak, hogy versenyképesek legyenek az elavult gáz- és szénalapú energiákkal.
Érdekel?
Akkor válassza ki most az európai gyártmányú csatlakozóját:
Terméklista
Van még kérdése?
Akkor kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot!
Érdeklődés az űrlapon
keresztül +49 8861 2501 0
sales@ept.de
Akkor kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot!
Érdeklődés az űrlapon
keresztül +49 8861 2501 0
sales@ept.de