Trender og utvikling innen fornybar energi
Hvordan kunstig intelligens, maskinlæring og tingenes internett påvirker fremtidens rene energi
Moderne, miljøvennlige energialternativer som for eksempel vind, sol, vannkraft og tidevannsenergi utvikler seg raskt og stiller ingeniører stadig overfor nye utfordringer. Presset blir stadig større for å skape langsiktige, utslippsfattige alternativer til gass- og kullkraft. Her påvirker økonomiske forhold, politiske tiltak, skatteinsentiver, stigende priser og markedssvingninger både bedrifter og forbrukere. For å kunne konkurrere med de etablerte, ikke-fornybare alternativene, må grønne energiteknologier ha høy ytelse og effektivitet. Videre gir forbedrede batterifunksjoner og bruk av AI (inkludert maskinlæring) et lovende potensial.
Litium-ion-batterier som en innovasjon innen batteriteknologi
Den samlede kapasiteten og påliteligheten til grønn energi må være på høyde med, eller i det minste sammenlignbar med, olje og kull for at den skal utgjøre et attraktivt alternativ. De langvarige utfordringene med å nå dette målet er for tiden de viktigste teknologiske og utviklingsmessige fokusområdene for aktørene i bransjen, og sakte men sikkert oppnås det mange bemerkelsesverdige suksesser og fremskritt. Solcellepaneler for privat bruk har vært på markedet siden 1970-tallet, men først nylig har solkraftproduksjon blitt den raskest voksende aktive kilden til megawattkapasitet innen fornybar energi. Ikke bare var de første versjonene av silisium-fotovoltaiske solceller enormt dyre å produsere, men batteriteknologien var også lite moden på den tiden. Lagring av energi som ble produsert på dagtidens toppbelastningstidspunkter var ineffektivt, noe som førte til energimangel i løpet av nattens lavbelastningstidspunkter eller på dager med skydekke. Behovet for å absorbere energi på toppbelastningstidspunkter (med høy strømhastighet samtidig som energitapet under lagring reduseres) har de siste årene ført til store fremskritt innen batteriteknologi. De siste årene har spesielt flytende og faststoff-litium-ion-batterier utviklet seg betydelig mer markant enn de tidligere vanlige blysyrebatteriene. De høyere anskaffelseskostnadene rettferdiggjøres i dag på grunn av høyere energitetthet ved mindre størrelse, lavere vekt og lengre levetid.
Optimalisering av energilagringssystemer og forlengelse av levetiden til toppmoderne batterier
Overgangen til litium-ion-batterier og elektrifiseringen av reguleringsfunksjoner i form av batteristyringssystemer er nøkkelen til å utnytte det fulle potensialet i solenergi og andre fornybare energikilder. Innenfor et batteristyringssystem kan det gjøres justeringer på kretskortet, noe som igjen kan forbedre den samlede funksjonaliteten til en bestemt enhet. Batteristyringssystemet fungerer som batteriets «hjerne» ved å prioritere de elektriske belastningene og stoppe og starte strømtilførselen og -avgivelsen. Regulering av strømopptak og -avgivelse i et toppproduksjonssystem bevarer batteriets levetid på lang sikt og forhindrer tap av høyhastighets strømkapasitet.
Mulighetene for skadebegrensning inkluderer nøyaktig overvåking av batteriets energinivå. Koblingene i kretskortene til batteristyringssystemet er en viktig del av signaloverføringen som er nødvendig for kommunikasjon av aktive batterinivåer i sanntid. Konsekvent og nøyaktig overvåking forhindrer tap av signaler, energinivåer og batteriets egen evne til å lagre energi. Overvåking av batteristatus ved hjelp av sensorer kan forhindre at batteriet lades for mye ut og potensielt forårsaker interne skader. Aktive overvåkingssystemer for batteristyring kan også forhindre at maksimale høystrømhastigheter brukes over lengre tid, noe som over tid fører til et lite, men jevnt tap av enhetens ytelse. Dette gjelder også bruk av høyt inntak eller hurtiglading. Den aktive kommunikasjonen innenfor styringssystemet gjør det mulig for batterienheten å regulere ladingen og kun benytte hurtiglading på de optimale tidspunktene for energiproduksjon. Når det gjelder solenergi, er det for eksempel en strategi for å maksimere effektiviteten å opprettholde høystrømsopptakskapasiteten kun i de tidsrommene hvor dagslyset er på sitt sterkeste. På den annen side fører en rask utlading av batteriet til en rask utgangsstrøm, noe som over tid også kan føre til et ytelsestap, slik at også denne motsatte skadekilden kan unngås ved hjelp av et optimalisert, smart utformet batteristyringssystem.
Mulighetene for skadebegrensning inkluderer nøyaktig overvåking av batteriets energinivå. Koblingene i kretskortene til batteristyringssystemet er en viktig del av signaloverføringen som er nødvendig for kommunikasjon av aktive batterinivåer i sanntid. Konsekvent og nøyaktig overvåking forhindrer tap av signaler, energinivåer og batteriets egen evne til å lagre energi. Overvåking av batteristatus ved hjelp av sensorer kan forhindre at batteriet lades for mye ut og potensielt forårsaker interne skader. Aktive overvåkingssystemer for batteristyring kan også forhindre at maksimale høystrømhastigheter brukes over lengre tid, noe som over tid fører til et lite, men jevnt tap av enhetens ytelse. Dette gjelder også bruk av høyt inntak eller hurtiglading. Den aktive kommunikasjonen innenfor styringssystemet gjør det mulig for batterienheten å regulere ladingen og kun benytte hurtiglading på de optimale tidspunktene for energiproduksjon. Når det gjelder solenergi, er det for eksempel en strategi for å maksimere effektiviteten å opprettholde høystrømsopptakskapasiteten kun i de tidsrommene hvor dagslyset er på sitt sterkeste. På den annen side fører en rask utlading av batteriet til en rask utgangsstrøm, noe som over tid også kan føre til et ytelsestap, slik at også denne motsatte skadekilden kan unngås ved hjelp av et optimalisert, smart utformet batteristyringssystem.
Optimalisert kontaktsystem i batteristyringssystemet
SMT-tilkoblinger som både er robuste og forhindrer tap av elektriske signaler, er av avgjørende betydning for batteristyringen. For å maksimere batteriets rekkevidde og effektivitet må en kontakt opprettholde signalet selv når kretskortet utsettes for bevegelse og belastning. En kontakt med dobbel kontakt er et utmerket valg for å maksimere registreringskapasiteten til et styringssystem som overvåker batteristatusen. I motsetning til konvensjonelle kontaktsystemer med kniv- og fjærkontakt, er det dobbeltsidige kontaktsystemet kjønnsnøytralt (både knivkontakt og fjærkontakt finnes på hver kontaktboks og hver plugg). Det opprettes en dobbel kontakt på hver enkelt pinne, noe som gir maksimal kontaktsikkerhet for signalet.
Det glatte, doble kontaktområdet på Zero8-kontakten sikrer en rask og sikker tilkobling (se fig. 1). Internt forhindrer Zero8-kontakten dessuten at kontaktene settes feil inn under installasjonen ved å senke kontaktene ned i isolasjonshuset og dermed beskytte dem mot skader.
Det glatte, doble kontaktområdet på Zero8-kontakten sikrer en rask og sikker tilkobling (se fig. 1). Internt forhindrer Zero8-kontakten dessuten at kontaktene settes feil inn under installasjonen ved å senke kontaktene ned i isolasjonshuset og dermed beskytte dem mot skader.
Det er langt fra slutt på videreutviklingen av litium-ion-batterier. Forbrukerne krever fortsatt at elektriske kjøretøy skal kunne kjøre stadig lengre strekninger på én enkelt lading. Jo flere lade- og utladingssykluser et batteri gjennomgår, desto mer forringes det over tid. Et godt gjennomtenkt batteristyringssystem kan imidlertid redusere skader og forlenge levetiden.
Optimalisering av energiproduksjonen ved hjelp av maskinlæring
Ny teknologi innen batterier og tilhørende styringssystemer skaper nye muligheter innen ren energi. Fremveksten av kunstig intelligens, maskinlæring og tingenes internett (IoT) gir muligheter for å forbedre utstyrets effektivitet.
IoT, tingenes internett, omfatter enorme datamengder fra millioner av elektroniske enheter. Kunstig intelligens (AI) forsøker å etterligne menneskelig intelligens og kreativitet for å utføre bestemte oppgaver. Maskinlæring er en undergruppe av det bredere begrepet AI og fokuserer på å analysere tilgjengelige IoT-data og bruker AI-funksjoner til å tolke disse. Maskinlæring bruker data og tar den best mulige beslutningen uten direkte menneskelig inngripen eller instruksjoner.
Maskinlæring har potensial til å behandle enorme mengder innkommende data og ta beslutninger i brøkdeler av sekunder innenfor et system uten at mennesker trenger å gripe inn. Dette kan bidra til å gjøre sol-, vind-, vann- og tidevannskraftverk i stor skala gjennomførbare. For eksempel kan AI behandle ny IoT-informasjon om det innkommende været og deretter tilpasse teknologien for å utvinne energi fra vannkraft eller tidevann for å dra nytte av fordelene ved økende vannhastigheter eller høyere tidevann. Systemer med maskinlæring kan også brukes til å oppdage avvik. Hvis det for eksempel oppstår en ekstern forstyrrelseskilde, kan beslutninger tas uten at et menneske er til stede for å foreta systemjusteringer. Ved dårlig vær eller andre tilfeldige ekstreme forhold kan maskinlæring ta beslutningen om å stoppe energiproduksjonen midlertidig for å beskytte kritisk maskinvare mot overbelastning og unngå kostbare systemfeil.
For å takle utfordringene med eksterne forstyrrelser må et system gjenkjenne problemet og reagere på det i tide. Jo raskere et maskinlæringssystem kan kommunisere internt, jo raskere kan det tilpasse seg. 25+ Gbit/s har ikke bare vært til stede i IoT-sektoren en stund, men har også utviklet seg til å bli standarden for datasentre. Men teknologien er langt fra uttømt. Selv kravene til PCIe 5.0 er nå dobbelt så høye som for forgjengeren PCIe 4.0, med en maksimal dataoverføringshastighet på 32 GT/s (gigabit overføringer per sekund). Valget av en pålitelig høyhastighetskontakt er det optimale valget for å behandle og tolke informasjonen fra IoT-området med maksimal hastighet i en grønn energiløsning.
IoT, tingenes internett, omfatter enorme datamengder fra millioner av elektroniske enheter. Kunstig intelligens (AI) forsøker å etterligne menneskelig intelligens og kreativitet for å utføre bestemte oppgaver. Maskinlæring er en undergruppe av det bredere begrepet AI og fokuserer på å analysere tilgjengelige IoT-data og bruker AI-funksjoner til å tolke disse. Maskinlæring bruker data og tar den best mulige beslutningen uten direkte menneskelig inngripen eller instruksjoner.
Maskinlæring har potensial til å behandle enorme mengder innkommende data og ta beslutninger i brøkdeler av sekunder innenfor et system uten at mennesker trenger å gripe inn. Dette kan bidra til å gjøre sol-, vind-, vann- og tidevannskraftverk i stor skala gjennomførbare. For eksempel kan AI behandle ny IoT-informasjon om det innkommende været og deretter tilpasse teknologien for å utvinne energi fra vannkraft eller tidevann for å dra nytte av fordelene ved økende vannhastigheter eller høyere tidevann. Systemer med maskinlæring kan også brukes til å oppdage avvik. Hvis det for eksempel oppstår en ekstern forstyrrelseskilde, kan beslutninger tas uten at et menneske er til stede for å foreta systemjusteringer. Ved dårlig vær eller andre tilfeldige ekstreme forhold kan maskinlæring ta beslutningen om å stoppe energiproduksjonen midlertidig for å beskytte kritisk maskinvare mot overbelastning og unngå kostbare systemfeil.
For å takle utfordringene med eksterne forstyrrelser må et system gjenkjenne problemet og reagere på det i tide. Jo raskere et maskinlæringssystem kan kommunisere internt, jo raskere kan det tilpasse seg. 25+ Gbit/s har ikke bare vært til stede i IoT-sektoren en stund, men har også utviklet seg til å bli standarden for datasentre. Men teknologien er langt fra uttømt. Selv kravene til PCIe 5.0 er nå dobbelt så høye som for forgjengeren PCIe 4.0, med en maksimal dataoverføringshastighet på 32 GT/s (gigabit overføringer per sekund). Valget av en pålitelig høyhastighetskontakt er det optimale valget for å behandle og tolke informasjonen fra IoT-området med maksimal hastighet i en grønn energiløsning.
Miniatyrisering er fortsatt den tekniske trenden i mange bransjer, og epts «Colibri»-modul med høyhastighetskontakter er perfekt for datastasjoner, datalagring og andre funksjoner som kreves for IoT, IIoT og maskinlæring, samt for strømnett og mikronett for energilagring.
Med utviklingen av pålitelige teknologier innen sol-, vind-, vann- og geotermisk energi krever nye produkter mer kraftfulle styringsverktøy. Koblinger har vist seg å være avgjørende for suksessen til de mest avanserte batteristyringssystemene og for optimalisering av maskinlæring. Det gjenstår fortsatt noen skritt å ta innen ren energi, og et kraftig kretskortdesign gjør de avanserte elektrifiseringskravene – som raske reaksjoner fra maskinlæring og optimal batteriteknologi – realistiske nok til å konkurrere med utdaterte energikilder som gass og kull.
Med utviklingen av pålitelige teknologier innen sol-, vind-, vann- og geotermisk energi krever nye produkter mer kraftfulle styringsverktøy. Koblinger har vist seg å være avgjørende for suksessen til de mest avanserte batteristyringssystemene og for optimalisering av maskinlæring. Det gjenstår fortsatt noen skritt å ta innen ren energi, og et kraftig kretskortdesign gjør de avanserte elektrifiseringskravene – som raske reaksjoner fra maskinlæring og optimal batteriteknologi – realistiske nok til å konkurrere med utdaterte energikilder som gass og kull.
Er du interessert?
Velg din kontakt fra en europeisk produsent allerede nå:
Produktliste
Har du flere spørsmål?
Ta gjerne kontakt med oss!
Fyll ut skjemaet
+49 8861 2501 0
sales@ept.de
Ta gjerne kontakt med oss!
Fyll ut skjemaet
+49 8861 2501 0
sales@ept.de