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太陽光発電システムの運用と保守がなぜより複雑なのでしょうか。

インターネット 2019-03-25 11:46:39
今日では、中型および大型のエネルギー貯蔵システムの数が増えるにつれて、人々はオンラインになるであろうバッテリーエネルギー貯蔵システムを適切に取り扱う必要性をますます認識し、強力な運用および保護プログラムを要求している。太陽光発電システムの運営・維持管理の考え方は、「プロジェクトを先に売却してから運用と保護を検討する」ことであるが、エネルギー貯蔵プロジェクトは異なるため、運用保護と財務プロセス相当の労力を最初から検討する必要がある。公益事業者やその他の知識豊富な不動産投資家は、どのような種類の運用と保護を提供できるか、運用チームがどのように資格を得るか、および新しいシステムの生産性を確保するためのサービスの提供方法を​​理解しようとします。言い換えれば、エネルギー貯蔵システムが展開された後、強力な運用保守チームとプログラムは、生産契約の開発と実施の重要な部分になります。

太陽光発電システムとエネルギー貯蔵システムの運用上の保護のベストプラクティスにはいくつかの重複があります。どちらの場合も、保護設計はシステムの健全な運用を促進します。高品質の製品と優れたレイアウトは、システムパフォーマンスの低下を防ぐための最良の方法の1つです。問題があるときはいつでも、ハイエンドのデータプロファイリングスキルによってサポートされる投機的な保護は、保護後よりも費用対効果が高く、その運用とメンテナンスのレベルは、事業者の財務力と密接に関係しています。

しかし、「エネルギー貯蔵システムに提供されるサービスは、太陽光発電システムに提供されるサービスと変わらない」と言われるならば、これは誤解を招くものです。多くの点で、エネルギー貯蔵システムは運用や保護にとってより危険であり、そしてそれが取り扱う経済的リスクは太陽光発電システムのそれよりも大きい。エネルギー貯蔵システムの運用上の保護は、その太陽光発電システムよりも雑然としており、より広い範囲の構成要素およびサブシステム、ならびに配電および荷役の問題に到達しており、そしてより高度な技術訓練および熟練した要員を必要とする。

なぜエネルギー貯蔵システムがより危険なのでしょうか?ストーカー、インバータ、ソーラーパネルなどの単なる部品の作業や修理ではなくなりました。エネルギー貯蔵システムは、太陽光発電システムの他の多くの重要な層にサービスを提供するために選択されています。エネルギー貯蔵システムのためのエネルギー貯蔵システムの供給者として、これはバッテリーに関連するだけでなく、エネルギー貯蔵システムのあらゆる面での専門知識も持っているので、エネルギー貯蔵システムが最適レベルで作動することを保証することによって特性を扱うのを助けることができます。財務リスク

太陽光発電システムの性能が不適当な運転および保護サービス、あるいはインバータまたは不良パネルに関する問題のために低下した場合、発電レベルは低下するが、太陽光発電システムは依然として動作し、適切な修理で修理することができる。 。しかし、リチウムイオンエネルギー貯蔵システムが熱暴走または他の劣化に苦しんでいる場合、バッテリーパックは回復せず、エネルギー貯蔵システムは永久的な低性能またはさらには取り残された資産となり、資産所有者は多くを失う可能性がある。

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複数のスキルを持つ帰納スキル

エネルギー貯蔵システムの維持管理業者は、エネルギー貯蔵システム全体にサービスを提供する必要があり、コンテナ型リチウムイオンバッテリープラットフォームでもフローバッテリーでも、さまざまな電気、電気機械、化学および熱サブシステムを監視および処理する必要があります。異常な状況ファームウェアとソフトウェア、防火システム、バッテリーハンドリングプラットフォームの要件保護もあります。需要は、熱負荷曲線やその他の性能指標、さらには潜在的な問題について深く理解しています。熟練した人員は、システムのライフサイクルで発生する可能性がある問題に対処するために、複数のスキルにわたる一連の誘導スキルを要求します。

太陽光発電システムのインテリジェントな運用とメンテナンスのスキル、モニタリング、双方向通信とコンバージェンス、データ分析、そしてますます多くの機械学習と人工知能アルゴリズムがエネルギー貯蔵システムがうまく機能し、所有者に期待される収入を提供するのに重要な役割を果たすことができます。 。太陽光発電システムやインバータには注目すべきデータポイントが数十個あるかもしれませんが、監視するエネルギー貯蔵システムには何百もの懸念があります。問題が発生した後で対応するのではなく、いつ問題が発生する可能性があるかを推測して計画することが、物件のライフサイクルにとってより重要です。それによって収集されたデータははるかに紛らわしく、そして分析される必要があることはより多様です。

しかし、運用および保守のベンダーがデータ接続を持っていて、どの問題が検索されているのかを知っている場合は、整理が妨げになることはありません。機械学習機能とこのデータのすべてを理解する機能を備えたデータ科学者のチームは、将来のエネルギー貯蔵システムの運用と資産管理の成功の重要な部分となるでしょう。  

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