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뉴사우스웨일스 대학교와 시드니 공과 대학교의 연구자들은 배선 문제, 성능 저하, 음영 등 태양광 패널 효율성을 저하시키는 다양한 문제를 식별하기 위해 설계된 혁신적인 알고리즘을 개발했습니다.
UNSW 광전지 및 재생 에너지 공학부 선임 강사인 Fiacre Rougieux는 이 기술이 PV 시스템의 결함 진단을 크게 발전시킬 수 있다고 강조했습니다. 그는 클리핑, 트리핑, 내보내기 제한과 같은 문제를 감지하는 능력을 강조하면서 호주의 주거용 및 상업용 태양광 발전 시스템을 관리하는 사람들을 위한 혁신적인 개발이라고 말했습니다.
“우리 알고리즘은 5분마다 인버터와 전원 지점의 데이터를 활용하여 성능 문제를 정확히 찾아내고 신속한 수정을 촉진하며 에너지 출력을 향상시킵니다.”라고 Rougieux는 설명했습니다.
이 개발은 NSW Smart Sensing Network 프로젝트의 일부입니다. 연구팀은 센서와 다양한 분석 기술을 활용한 이중 레벨 진단 방법을 도입했습니다. 이 방법은 예방 가능한 문제로 인해 연간 전 세계적으로 약 70억 호주 달러(46억 달러)의 손실이 예상되는 태양광 패널의 비효율성을 해결합니다.
Rougieux는 AC 전력 데이터를 활용하여 완전한 발전 손실 및 시스템 트립과 같은 문제를 광범위하게 식별하는 선구적인 접근 방식을 설명했습니다. 이 방법은 특히 다목적이며 모든 인버터 또는 전력 지점 추적 시스템과 호환됩니다.
또한 연구원들은 AC 및 DC 데이터를 모두 통합하는 보다 미묘한 알고리즘을 고안했습니다. 이를 통해 태양광 패널 스트링의 음영 및 연결 문제와 같은 특정 문제를 보다 자세히 조사하고 분류할 수 있습니다. Rougieux는 이 정교한 진단 도구가 통계 규칙과 머신러닝을 결합하여 기존 방법으로는 해결되지 않는 사례를 해결한다고 언급했습니다.
새로 개발된 기술은 현재 Global Sustainable Energy Solutions가 100MW 이상의 태양광 설치를 감독하기 위해 활용하고 있는 상용 플랫폼에 성공적으로 통합되었습니다. UTS 팀 리더인 Ibrahim Ibrahim에 따르면 이러한 통합은 1,200개 이상의 PV 시스템에서 이루어졌습니다.
Ibrahim은 이 기술이 에너지 생산을 극대화할 뿐만 아니라 시스템의 전반적인 신뢰성을 높이는 사전 예방적 관리 전략을 육성했다는 점을 언급하면서 이 기술의 중요한 영향을 강조했습니다. "이러한 기술 발전은 전 세계적으로 수십억 달러에 달하는 예방 가능한 손실을 줄여 태양광 발전 시스템 소유자에게 상당한 비용 절감 효과를 가져다줍니다."라고 그는 말했습니다.
Fiacre Rougieux는 특히 성능 문제 진단을 위해 비용이 많이 드는 현장 계약자에 대한 의존도를 줄이는 측면에서 소프트웨어의 실질적인 이점에 대해 자세히 설명했습니다. 그는 지방 의회의 태양광 시스템이 유지 보수 계약에 따라 감지되지 않고 5개월 동안 성능이 저하된 사례를 설명했습니다. "우리의 알고리즘은 문제를 거의 즉각적으로 식별하여 계약업체가 유지 관리하는 시스템에서 감지되지 않은 수많은 문제를 드러냈습니다."라고 Rougieux는 밝혔습니다.
팀에서는 이러한 알고리즘을 더욱 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 이들의 목표는 음영, 오염, 복잡한 전력망 측 결함과 같은 다양한 문제를 포함하도록 기술의 진단 기능을 확장하여 솔루션의 범위와 효율성을 확대하는 것입니다.
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