Naperőmű menetrendezés mesterséges intelligenciával és monitoring - 2018-tól 2020-ig

A megoldás a következő területeken támogatja a naperőművek működését:

1. Számítási modul
2. Neurális hálózat - MI - várható termelés számítása időjárási adatok alapján.
3. Monitoring modul - kb. 8000 eszköz állapotának és termelési adatainak ellenőrzése 5 perces ellenőrzési ciklussal.
4. Hozzáféréskezelés - Saját felhasználói csoportok létrehozása funkciók hozzárendelésével.
5. Feladat-/karbantartáskezelés - Erőművi berendezésekkel kapcsolatos feladatok kezelése és nyomon követése.

Az erőművek menetrendezési kötelezettsége azt jelenti, hogy a MAVIR számára előre kell jelezni az adott idősávban várható energiatermelést. A rendszer automatikusan, neurális háló segítségével végzi az kalkulációt és a kapcsolódó adminisztratív feladatokat. Jelenleg a bemeneti paraméterek az időjárási adatok. A kimeneti paraméter a várható sugárzás %-os értéke. A rendszer hatékony hátteret biztosít a szervizelési feladatok elvégzéséhez, nyomon követhetők az esetlegesen hibás elemek, és ellenőrizhető a rendszerek fizikai állapota. Saját hibadetektáló algoritmus is bevezetésre került.

Felügyeleti rendszer ütemterv szerint, 5 percenként működik. Feladatai az adatok kiolvasása és tárolása; a kimutatható hibák felismerése; az inverter hibák detektálása; FTP, VPN kapcsolat ütemezett ellenőrzése; az adatszolgáltatókhoz való hozzáférés ütemezett ellenőrzése.

Fő erősségek

Elosztott rendszer elosztott számítási modulokkal: 4 alkalmazás szerver, 1 adatszerver Robusztus, redundáns kialakítás a működési logika és az eszközök szintjén (Többszörös negatív ágkezelés, 4-szeres redundancia, hibatűrő működés, összesen kb. 120 szerveregység) Nagyszámú együttműködő rendszer és eszköz: a projekt végén 219 erőmű csatlakoztatva.

Automatikus Telepítési folyamat

MAVIR interfész modul

Naperőművek termelésének becslésére és a MAVIR számára történő adatszolgáltatásra szolgáló rendszer.

Főbb erősségek:

• Különböző paraméterek alapján történő számítás (várható energiatermelés)

• Termelési adatok vizuális megjelenítése
• Felhőalapú technológiák

Software solution for implementing the planned production of solar power plants - 2018-2020

The solution supports the operation of solar power plants in the following areas:  

• Calculation module
• Neural network - AI - calculation for expected production based on weather data.
• Monitoring module - approx. Status check of 8,000 devices with a 5-minute check cycle. 
• Access management - Create your own user groups by assigning a function.
• Task / maintenance management - Management and follow-up of tasks related to power plant equipment.

The scheduling obligation of the power plants means that the expected energy production during the given time unit must be predicted for MAVIR.The system performs route planning and related administrative tasks automatically, with the help of a neural network. Currently, the input parameters are the weather data. The output parameter is the % value of expected radiation.The system provides an effective background for carrying out servicing tasks, possibly faulty elements can be traced, and the physical condition of the systems can be checked.

Its monitoring system operates on a schedule, every 5 minutes. Its tasks are reading out and storing data; recognition of detectable errors; detection of inverter faults; FTP, VPN connection scheduled check; Scheduled control of access to data providers.

Main strengths

• Distributed system with distributed computing modules: 4 application server instance, 1 data server instance 
• Robust, redundant design at the level of operational logic and equipment (Multiple negative branch management, 4-fold redundancy, fail-safe operation, approx. 120 server units in total)
• A large number of cooperating systems and devices: 219 plant connected at the end of project.
• Deployment pipeline

MAVIR interface module

The system for estimating the production of solar power plants and providing data to MAVIR.

Main strengths:

• Realization of calculation (expected energy production) based on the various parameters
• Visual display of production data
• Cloud-based technologies