Cercetătorii de la Institutul Fraunhofer pentru Sisteme de Energie Solară ISE din Germania (Fraunhofer ISE) aplică tehnici de învățare profundă și instrumente de modelare a gemenelor digitale pentru a optimiza sistemele de control al trackerului PV pentru utilizare înSistemul Agrivoltaic.
Scopul este de a putea poziționa automat modulele solare pe tot parcursul zilei pentru a servi nevoile plantelor care cresc dedesubt în funcție de condițiile microclimatice și de a optimiza randamentul în funcție de condițiile de rețea și de tarife. Cercetătorii speră să dezvolte un sistem de control predictiv, ușor din punct de vedere computațional și eficient din punct de vedere al costurilor, pentru trackere solare.
Proiectul, cunoscut sub numele de DeepTrack, este o colaborare între Zimmermann PV-Tracker, parte a Zimmermann PV-Steel Group, și Fraunhofer ISE. A implicat înființarea unei centrale electrice cu solar fotovoltaic bifacial la locul de testare a performanței în aer liber al ISE din sudul Germaniei. Anticipează creșterea utilizării trackerelor, sisteme de control mai puternice și o mai mare adoptare a Sistemului Agrivoltaic (APV) în Germania. "
„Ca prim pas, am dezvoltat secvențe de control care au fost orientate către randamentul optim de energie electrică al modulelor solare bifaciale sau cele mai bune condiții pentru plantele de sub sistemul APV”, a explicat liderul echipei Fraunhofer ISE, Matthew Berwind. „Următorul pas este să combinați cele două abordări, astfel încât ambele aspecte să fie maximizate cât mai mult posibil. Calcularea acestui punct favorabil este o provocare, dar posibilă cu abordarea noastră bazată pe inteligență artificială”.
Instalația de cercetare folosește trackere furnizate de Zimmermann PV-Tracker și cu sisteme de senzori de monitorizare pentru măsurarea luminii difuze, de exemplu. Datele de câmp adunate sunt utilizate în modelele gemene digitale, împreună cu anumite seturi de date, cum ar fi prognozele meteo. Scopul este de a folosi tehnici de învățare profundă a rețelei neuronale artificiale pentru a permite sisteme de control care inițiază acțiuni de urmărire bazate atât pe cerințele de lumină ale soiurilor de plante de mai jos, cât și pe tarifele de alimentare în rețea în anumite momente ale zilei, de exemplu.
Site-ul web al proiectului spune că va fi un „metamodel mai puțin intensiv din punct de vedere computațional și predictiv”, care poate fi implementat pe computerele obișnuite.
Cercetătorii anticipează o creștere a utilizării instrumentelor de urmărire. Acestea se referă la noile reglementări germane care se așteaptă să permită adoptarea sporită a agrovoltaicilor, precum și previziunile industriei care prevăd o penetrare de 60% a urmăririi în următorii zece ani, citând Foaia de parcurs tehnologică internațională pentru fotovoltaică de la Federația Germană de Inginerie (VDMA). De asemenea, ei indică o tendință pe piața spaniolă în care trackerele sunt folosite în „cele mai noi sisteme fotovoltaice montate la sol”.
„În special pentru sistemele APV, cu varietatea sa mare de culturi și sisteme, vedem un potențial mare de urmărire a sistemelor fotovoltaice cu algoritmi de urmărire optimizați”, a declarat Hannes Elsen, manager de produs Zimmermann PV.
Proiectul de cercetare DeepTrack este finanțat de Ministerul Afacerilor Economice, Muncii și Turismului din Baden-Wuerttemberg din Germania și este programat să se deruleze până la începutul anului 2025. Este unul dintre numeroasele proiecte agrovoltaice la care lucrează în prezent Fraunhofer ISE.
