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I ricercatori rilasciano un software per i dati sull’energia solare per aumentare la produzione di energia pulita

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Lo strumento software ordina dati disordinati per rivelare cosa sta realmente succedendo ai pannelli solari nelle giornate nuvolose e soleggiate.

Possono succedere molte cose pannelli solari che sono montati su un tetto: dai rami degli alberi che gettano ombra su di loro, alla palla da baseball di un vicino che fa schioccare.

Le cause delle perdite di energia di un sistema di energia solare generate dal software.

Le cause delle perdite di energia di un sistema di energia solare generate dal software. Credito immagine: Bennet Meyers/SLAC National Accelerator Laboratory

Ora, il proprietario di un pannello solare può comprendere meglio le prestazioni del proprio sistema con un nuovo strumento software che trasforma i dati sull’energia solare in un quadro chiaro della produzione di energia nel tempo. Lo strumento potrebbe rendere più semplice per i proprietari di impianti solari la manutenzione dei propri sistemi nel corso degli anni, aiutandoli a generare più elettricità pulita per le loro case e per una rete elettrica.

Il software, chiamato Dati solari Utensili, rivela le prestazioni di un sistema nelle giornate nuvolose rispetto alle giornate soleggiate; potenziali impedimenti all’ombra, come edifici o vegetazione; o cambiamenti più catastrofici, come i pellet di grandine che danneggiano i pannelli durante una tempesta.

Realizzato da un team di ricercatori del laboratorio Grid Integration Systems and Mobility Lab (GISMo) dello SLAC National Accelerator Laboratory, il software è anche open source, il che significa che chiunque sia interessato può accedervi.

“Una persona con pannelli solari sul tetto potrebbe chiedersi se i suoi pannelli generano la stessa energia di quando sono stati installati per la prima volta”, ha affermato lo scienziato dello SLAC Bennet Meyers, che lavora nel team GISMo e ha guidato lo sviluppo del software. “Poiché molte persone non hanno esperienza in scienza dei dati o ingegneria elettrica, il nostro software offre loro una visione più diretta dei loro sistemi.”

Pannelli solari.

Pannelli solari. Credito immagine: Moritz Kindler tramite Unsplash, licenza gratuita

Una domanda in crescita

La domanda di sistemi solari su tetto è in crescita – le installazioni sono aumentate del 34% negli Stati Uniti dal 2020 al 2021 – e con essa la necessità di software più facili da usare come Solar Data Tools.

Qualcosa di simile esiste già per i grandi sistemi di energia solare, come i pannelli solari su scala industriale nei deserti della California. Ma questi sistemi più grandi hanno spesso team di ingegneri che interpretano i dati e poi sviluppano soluzioni per la generazione di energia. Gli ingegneri lo fanno con dati meteorologici affidabili e con la conoscenza della modellazione dei sistemi fotovoltaici, cose che non sono disponibili a molti proprietari di sistemi di energia solare o a comunità svantaggiate con sistemi di energia solare.

Se i sistemi solari domestici più piccoli venissero mantenuti meglio, potrebbero generare più elettricità pulita – e farlo in modo più affidabile, poiché la loro produzione di energia sarà più coerente. Risorse energetiche più affidabili sono una priorità assoluta per gli operatori della rete elettrica di tutto il mondo poiché sempre più risorse intermittenti, come l’energia solare ed eolica, si collegano alla rete.

Trasformare il rumore incoerente in musica

Per costruire il loro software, i ricercatori hanno raccolto dati da circa 1.000 siti di pannelli solari a intervalli di cinque minuti per un periodo da tre a dieci anni. Questi dati hanno aiutato i ricercatori ad arrivare a una serie di principi di progettazione degli algoritmi, come la necessità di un input minimo di dati e un lavoro di ingegneria minimo, e l’inclusione delle stime degli errori.

Più specificamente, i ricercatori hanno fatto affidamento su una tecnica chiamata decomposizione del segnale per costruire il software. La scomposizione del segnale prende solo i dati ricevuti da una macchina di registrazione del sistema a pannelli solari – solo quanta energia viene generata, quindi nessun dato dalle stazioni meteorologiche – e scompone questi dati per raccontare una storia sulla generazione di energia di un sistema.

È come selezionare il rumore proveniente da una stanza che non si può vedere: una stanza con bambini che corrono, musica che suona e cani che abbaiano. La scomposizione del segnale separa i diversi rumori nella stanza in modo da poter sentire un suono alla volta, in modo da poter sentire la musica nel rumore.

Una rappresentazione visiva della quantità di energia generata da un sistema di pannelli solari in circa quattro anni.  Le interruzioni nelle sezioni gialle e arancioni mostrano quando un sistema è andato completamente fuori uso.

Una rappresentazione visiva della quantità di energia generata da un sistema di pannelli solari in circa quattro anni. Le interruzioni nelle sezioni gialle e arancioni mostrano quando un sistema è andato completamente fuori uso. Credito immagine: Bennet Meyers/SLAC National Accelerator Lab

“I dati fotovoltaici possono sembrare incomprensibili all’inizio”, ha detto l’ingegnere SLAC Sara Miskovich, che fa parte di GISMo e sviluppatrice del progetto. “Ma dopo aver analizzato i dati attraverso la decomposizione del segnale, è possibile vedere cose come i giorni in cui le nuvole bloccavano il sole o quando si verificava una perdita totale di potenza a causa di qualcosa che forse cadeva su un pannello.”

Un grafico a cascata che mostra la quantità di energia persa a causa di determinate cause.  L'energia di base del sistema è la quantità di energia che il sistema potrebbe generare teoricamente e l'energia misurata mostra ciò che il sistema ha effettivamente generato.

Un grafico a cascata che mostra la quantità di energia persa a causa di determinate cause. L’energia di base del sistema è la quantità di energia che il sistema potrebbe generare teoricamente e l’energia misurata mostra ciò che il sistema ha effettivamente generato. Credito immagine: Bennet Meyers/SLAC National Accelerator Laboratory

È importante sottolineare che il software è sicuro, interpretabile e verificabile grazie al modo in cui il team ha deciso di codificare gli algoritmi, ha affermato Meyers. Invece di utilizzare tecniche più diffuse di intelligenza artificiale e di codifica delle reti neurali, che possono rendere un software più difficile da comprendere passo dopo passo, il team ha codificato in un linguaggio informatico facile da seguire. Un software sicuro, interpretabile e verificabile è particolarmente critico nel settore energetico, che fornisce quotidianamente risorse essenziali alle comunità, ha affermato Meyers.

Attualmente, il software del team aiuterà le persone con sistemi solari domestici e le organizzazioni energetiche a scaricare grafici di facile comprensione della loro energia generata nel tempo. Questi grafici rivelano i momenti in cui si è verificato un guasto del sistema o quando l’alimentazione si è interrotta per qualche motivo sconosciuto: il primo elemento critico di conoscenza sempre necessario per risolvere un problema del sistema.

In futuro, i ricercatori vogliono rendere lo strumento ancora più facile da usare in modo che più persone a casa possano comprendere i propri dati solari su un’applicazione telefonica. Al momento, gli utenti più esperti dal punto di vista tecnico possono interagire direttamente con questi algoritmi, quindi i ricercatori stanno lavorando su come consentire agli utenti meno tecnici di accedere agli strumenti su un’app e su un’interfaccia punta e clicca, ha affermato Meyers.

“Possiamo imparare moltissimo dai dati sull’energia solare”, ha detto Meyers. “Più persone riescono a comprendere i loro dati, meglio è.”

Fonte: Università di Stanford



Da un’altra testata giornalistica. news de www.technology.org

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