Tendenser og udviklinger inden for vedvarende energi
Hvordan kunstig intelligens, maskinlæring og tingenes internet påvirker fremtidens rene energi
Moderne, miljøvenlige energialternativer, som f.eks. vind, sol, vandkraft og tidevandsenergi, udvikler sig med stormskridt og stiller ingeniører konstant over for nye udfordringer. Presset for at skabe langsigtede, lavemissionsalternativer til gas- og kulbaseret el bliver stadig større. Her påvirker økonomiske aspekter, politiske tiltag, skatteincitamenter, stigende takster og markedsudsving både virksomheder og forbrugere i lige høj grad. For at kunne konkurrere med de etablerede ikke-vedvarende energikilder kræver grønne energiteknologier en høj grad af ydeevne og effektivitet. Desuden byder forbedrede batterifunktioner og brugen af AI (herunder maskinlæring) på et lovende potentiale.
Lithium-ion-batterier som en innovation inden for batteriteknologi
Den samlede kapacitet og pålidelighed af grøn energi skal være på højde med eller i det mindste sammenlignelig med olie og kul, for at den kan udgøre et attraktivt alternativ. De udfordringer, der længe har eksisteret i forbindelse med at nå dette mål, er i øjeblikket de vigtigste teknologiske og udviklingsmæssige fokusområder for aktørerne i branchen, og langsomt men sikkert opnås der mange bemærkelsesværdige succeser og fremskridt. Solcellepaneler til privat brug har således været på markedet siden 1970'erne, men det er først for nylig, at solcelleproduktion er blevet den hurtigst voksende aktive kilde til megawattkapacitet inden for vedvarende energi. Ikke alene var de første versioner af silicium-fotovoltaiske solceller enormt dyre at fremstille, men batteriteknologien var på det tidspunkt også endnu ikke særlig moden. Lagring af energi, der blev produceret i dagtimernes spidsbelastningsperioder, var ineffektiv, hvilket førte til energimangel i nattens lavsæson eller på dage med skydække. Behovet for at absorbere energi i spidsbelastningsperioder (med høj strømhastighed og samtidig reduktion af energitab under lagring) har i de seneste år ført til store fremskridt inden for batteriteknologi. I de seneste år har især flydende og faste lithium-ion-batterier udviklet sig markant mere end de hidtil almindelige bly-syre-batterier. De højere anskaffelsesomkostninger retfærdiggøres i dag på grund af den højere energitæthed ved mindre størrelse, lavere vægt og længere levetid.
Optimering af energilagringssystemer og forlængelse af levetiden for avancerede batterier
Overgangen til lithium-ion-batterier og elektrificeringen af reguleringsfunktioner i form af batteristyringssystemer er nøglen til at udnytte solenergi og andre vedvarende energikilder fuldt ud. Inden for et batteristyringssystem kan der foretages justeringer på printkortet, hvilket igen kan forbedre den samlede funktionalitet i en bestemt enhed. Batteristyringssystemet fungerer som batteriets "hjerne" ved at prioritere de elektriske belastninger og stoppe og starte strømtilførslen og -afgivelsen. Regulering af strømoptagelse og -afgivelse i et spidsbelastningssystem bevarer batteriets levetid på lang sigt og forhindrer tab af højhastighedsstrømkapacitet.
Blandt mulighederne for skadesbegrænsning er nøje overvågning af batteriets energiniveau. Stikforbindelserne i batteristyringssystemets printkort er en væsentlig del af den signaloverførsel, der er nødvendig for kommunikation af de aktive batteriniveauer i realtid. Konsekvent og nøjagtig overvågning forhindrer tab af signaler, energiniveauer og batteriets egen evne til at lagre energi. Overvågning af batteristatus via sensorer kan forhindre, at batteriet aflades for meget og muligvis forårsager interne skader. Aktive overvågningssystemer til batteristyring kan desuden forhindre, at de maksimale højstrømshastigheder anvendes over en længere periode, hvilket over tid fører til et lille, men konstant tab af enhedens ydeevne. Dette gælder også for brugen af højstrøms- eller hurtigopladning. Den aktive kommunikation inden for styringssystemet gør det muligt for batterienheden at regulere opladningen og kun anvende hurtigopladning på de optimale tidspunkter for energiproduktionen. I tilfælde af solenergi er det for eksempel en strategi til at maksimere effektiviteten at opretholde højstrømsoptagelseskapaciteten kun i spidsbelastningstiderne i dagslyset. På den anden side fører en hurtig afladning af batteriet til en hurtig udgangsstrøm, hvilket over tid også kan føre til et tab af ydeevne, således at også denne modsatte skadekilde kan undgås ved hjælp af et optimeret, klogt udformet batteristyringssystem.
Blandt mulighederne for skadesbegrænsning er nøje overvågning af batteriets energiniveau. Stikforbindelserne i batteristyringssystemets printkort er en væsentlig del af den signaloverførsel, der er nødvendig for kommunikation af de aktive batteriniveauer i realtid. Konsekvent og nøjagtig overvågning forhindrer tab af signaler, energiniveauer og batteriets egen evne til at lagre energi. Overvågning af batteristatus via sensorer kan forhindre, at batteriet aflades for meget og muligvis forårsager interne skader. Aktive overvågningssystemer til batteristyring kan desuden forhindre, at de maksimale højstrømshastigheder anvendes over en længere periode, hvilket over tid fører til et lille, men konstant tab af enhedens ydeevne. Dette gælder også for brugen af højstrøms- eller hurtigopladning. Den aktive kommunikation inden for styringssystemet gør det muligt for batterienheden at regulere opladningen og kun anvende hurtigopladning på de optimale tidspunkter for energiproduktionen. I tilfælde af solenergi er det for eksempel en strategi til at maksimere effektiviteten at opretholde højstrømsoptagelseskapaciteten kun i spidsbelastningstiderne i dagslyset. På den anden side fører en hurtig afladning af batteriet til en hurtig udgangsstrøm, hvilket over tid også kan føre til et tab af ydeevne, således at også denne modsatte skadekilde kan undgås ved hjælp af et optimeret, klogt udformet batteristyringssystem.
Optimeret kontaktsystem i batteristyringssystemet
SMT-forbindelser, der både er robuste og forhindrer tab af elektriske signaler, er af afgørende betydning for batteristyringen. For at maksimere et batteris rækkevidde og effektivitet skal et stik opretholde signalet, selv når printkortet udsættes for bevægelse og belastning. Et stik med dobbeltkontakt er et fremragende valg til at maksimere et styringssystems evne til at registrere batteristatus. I modsætning til traditionelle kontaktsystemer med kniv- og fjederkontakt er det dobbeltsidede kontaktsystem kønsneutralt (både kniv- og fjederkontakt findes på hver stikbøsning og hvert stik). Der etableres en dobbelt kontakt på hver enkelt stift, hvilket sikrer maksimal kontaktsikkerhed for signalet. Zero8-stikforbindelsens glatte, dobbelte
kontaktområde garanterer en hurtig og sikker forbindelse (se fig. 1). Internt forhindrer Zero8-stikket desuden, at kontakterne sættes forkert i ved installationen, idet det nedsænker kontakterne i isoleringshuset og dermed beskytter dem mod beskadigelse.
kontaktområde garanterer en hurtig og sikker forbindelse (se fig. 1). Internt forhindrer Zero8-stikket desuden, at kontakterne sættes forkert i ved installationen, idet det nedsænker kontakterne i isoleringshuset og dermed beskytter dem mod beskadigelse.
Der er endnu langt fra udsigt til, at udviklingen af lithium-ion-batterier vil stoppe. Forbrugerne efterspørger fortsat, at elbiler kan køre stadig længere på en enkelt opladning. Jo flere opladnings- og afladningscyklusser et batteri gennemgår, desto mere forringes dets ydeevne med tiden. Et gennemtænkt batteristyringssystem kan dog mindske skaderne og forlænge levetiden.
Optimering af energiproduktionen ved hjælp af maskinlæring
Nye teknologier inden for batterier og de tilhørende styringssystemer skaber nye muligheder inden for ren energi. Fremkomsten af kunstig intelligens, maskinlæring og tingenes internet (IoT) rummer potentiale for at forbedre udstyrets effektivitet.
IoT, tingenes internet, omfatter enorme datamængder fra millioner af elektroniske enheder. Kunstig intelligens (AI) forsøger at efterligne menneskelig intelligens og kreativitet for at udføre bestemte opgaver. Maskinlæring er en undergruppe af det bredere begreb AI og fokuserer på at analysere de tilgængelige IoT-data og bruger AI-funktioner til at fortolke dem. Maskinlæring bruger data og træffer den bedst mulige beslutning uden direkte menneskelig indgriben eller instruktioner.
Maskinlæring har potentialet til at behandle enorme mængder indkommende data og træffe beslutninger inden for et system på brøkdele af et sekund uden menneskelig indgriben. Dette kan bidrage til at gøre sol-, vind-, vand- og tidevandsværker i stor skala realistiske. AI kan for eksempel behandle nye IoT-oplysninger om det indkommende vejr og derefter tilpasse teknologien til udvinding af energi fra vandkraft eller tidevand for at udnytte fordelene ved stigende vandhastigheder eller højere tidevand. Systemer med maskinlæring kan også bruges til at opdage afvigelser. Hvis der for eksempel opstår en ekstern forstyrrelseskilde, kan der træffes beslutninger uden at der er et menneske til stede til at foretage systemjusteringer. Ved dårligt vejr eller andre tilfældige ekstreme forhold kan maskinlæring træffe beslutningen om midlertidigt at stoppe energiproduktionen for at beskytte kritisk hardware mod overbelastning og undgå kostbare systemnedbrud.
For at håndtere udfordringerne ved eksterne forstyrrelser skal et system kunne genkende problemet og reagere på det i tide. Jo hurtigere et maskinlæringssystem kan kommunikere internt, jo hurtigere kan det tilpasse sig. 25+ Gbit/s har ikke kun været til stede inden for IoT-området i et stykke tid, men er også blevet standarden for datacentre. Men teknologien er langt fra udtømt endnu. Selv kravene til PCIe 5.0 er nu dobbelt så høje som for forgængeren PCIe 4.0, med en maksimal dataoverførselshastighed på 32 GT/s (gigabit-overførsler pr. sekund). Valget af et pålideligt højhastighedsstik er det optimale valg for at behandle og fortolke informationerne fra IoT-området med maksimal hastighed i en grøn energiløsning.
IoT, tingenes internet, omfatter enorme datamængder fra millioner af elektroniske enheder. Kunstig intelligens (AI) forsøger at efterligne menneskelig intelligens og kreativitet for at udføre bestemte opgaver. Maskinlæring er en undergruppe af det bredere begreb AI og fokuserer på at analysere de tilgængelige IoT-data og bruger AI-funktioner til at fortolke dem. Maskinlæring bruger data og træffer den bedst mulige beslutning uden direkte menneskelig indgriben eller instruktioner.
Maskinlæring har potentialet til at behandle enorme mængder indkommende data og træffe beslutninger inden for et system på brøkdele af et sekund uden menneskelig indgriben. Dette kan bidrage til at gøre sol-, vind-, vand- og tidevandsværker i stor skala realistiske. AI kan for eksempel behandle nye IoT-oplysninger om det indkommende vejr og derefter tilpasse teknologien til udvinding af energi fra vandkraft eller tidevand for at udnytte fordelene ved stigende vandhastigheder eller højere tidevand. Systemer med maskinlæring kan også bruges til at opdage afvigelser. Hvis der for eksempel opstår en ekstern forstyrrelseskilde, kan der træffes beslutninger uden at der er et menneske til stede til at foretage systemjusteringer. Ved dårligt vejr eller andre tilfældige ekstreme forhold kan maskinlæring træffe beslutningen om midlertidigt at stoppe energiproduktionen for at beskytte kritisk hardware mod overbelastning og undgå kostbare systemnedbrud.
For at håndtere udfordringerne ved eksterne forstyrrelser skal et system kunne genkende problemet og reagere på det i tide. Jo hurtigere et maskinlæringssystem kan kommunikere internt, jo hurtigere kan det tilpasse sig. 25+ Gbit/s har ikke kun været til stede inden for IoT-området i et stykke tid, men er også blevet standarden for datacentre. Men teknologien er langt fra udtømt endnu. Selv kravene til PCIe 5.0 er nu dobbelt så høje som for forgængeren PCIe 4.0, med en maksimal dataoverførselshastighed på 32 GT/s (gigabit-overførsler pr. sekund). Valget af et pålideligt højhastighedsstik er det optimale valg for at behandle og fortolke informationerne fra IoT-området med maksimal hastighed i en grøn energiløsning.
Miniaturisering er fortsat den tekniske tendens i mange brancher, og epts »Colibri«-modul med højhastighedsstik er perfekt til datastationer, datalagring og andre funktioner, der er nødvendige for IoT, IIoT og maskinlæring samt for elnet og mikronet til energilagring.
Med udviklingen af pålidelige sol-, vind-, vandkraft- og geotermiske teknologier kræver nye produkter mere effektive styringsværktøjer. Stikforbindelser har vist sig at være afgørende for succesen med de mest avancerede batteristyringssystemer og for optimeringen af maskinlæring. Der er stadig et stykke vej at gå inden for ren energi, og et højtydende printkortdesign gør de avancerede elektrificeringskrav – såsom hurtige reaktioner fra maskinlæring og optimal batteriteknologi – realistiske nok til at kunne konkurrere med forældede energikilder som gas og kul.
Med udviklingen af pålidelige sol-, vind-, vandkraft- og geotermiske teknologier kræver nye produkter mere effektive styringsværktøjer. Stikforbindelser har vist sig at være afgørende for succesen med de mest avancerede batteristyringssystemer og for optimeringen af maskinlæring. Der er stadig et stykke vej at gå inden for ren energi, og et højtydende printkortdesign gør de avancerede elektrificeringskrav – såsom hurtige reaktioner fra maskinlæring og optimal batteriteknologi – realistiske nok til at kunne konkurrere med forældede energikilder som gas og kul.
Er du interesseret?
Så vælg straks dit stik, der er fremstillet i Europa:
Produktliste
Er der yderligere spørgsmål?
Så kontakt os gerne!
Forespørgsel via formularen
+49 8861 2501 0
sales@ept.de
Så kontakt os gerne!
Forespørgsel via formularen
+49 8861 2501 0
sales@ept.de