Berechnungsmethoden für Totalausfallsalarme und Minderertragsalarme
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Sie können aus den folgenden Methoden wählen, um die erwartete Leistung sowohl für Minderertragsalarme als auch für Totalausfallsalarme zu berechnen. Die Methode, die Sie wählen, hängt von Ihrer Anlagenkonfiguration und Ihren Präferenzen ab.
Wechselrichtervergleich
Physikalische Simulation
Machine Learning Simulation
Hinweis
Wenn die gewählte Simulationsmethode keinen Wert liefert und alle Wechselrichter gleichzeitig ausfallen, erfolgt eine einfache Standardberechnung basierend auf der Position der Sonne. Bei dieser Berechnung wird lediglich geprüft, ob Leistung vorhanden sein sollte, ohne den konfigurierten Nennleistungswert zu berücksichtigen.
Wechselrichtervergleich
Bei dieser Methode wird die Quelle des Sollwerts durch den Vergleich der Wechselrichter ermittelt. Die jeweilige Eingangskonfiguration wird automatisch berücksichtigt. Zu diesem Zweck werden alle Wechselrichter nach dem Verhältnis ihrer Eingänge gruppiert. Dann wird der Wechselrichter mit der besten Leistung (der mit der höchsten normierten Leistung) als Referenz für die anderen Wechselrichter in dieser Gruppe festgelegt. Im nächsten Schritt wird die normierte Leistung als Zielwert für die zu vergleichenden Wechselrichter betrachtet.
Voraussetzungen
Alle Wechselrichter sind einer Teilanlage zugeordnet.
Physikalische Simulation
Die Simulation basiert auf Einstrahlungswerte und der Anlagenkonfiguration. Zuerst wird die spezifische Leistung (von Modulen und Wechselrichtern) für jede Teilanlage der Ausrichtung berechnet. Dies wird durch die Neigung und Azimut definiert.
Jede Teilanlage wird mit Daten vom Einstrahlungssensor simuliert, der am besten zu seiner Ausrichtung passt. Diese Übereinstimmung wird bestimmt, indem die Leistungswerte der Teilanlage mit den Einstrahlungswerten der verfügbaren Sensoren korreliert werden.
Voraussetzungen
Alle Wechselrichter sind einer Teilanlage zugeordnet
Mindestens ein funktionierender Einstrahlungssensor muss an der Anlage angebunden sein
Machine Learning Simulation
Die Machine Learning Simulation entspricht der physikalischen Simulation, verwendet aber historische Daten für genauere Simulationen. Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren die historischen Messdaten der PV-Anlage und optimieren die physikalische Simulation. Dadurch wird die Abweichung zwischen der tatsächlichen (gemessenen) Leistung und der Zielleistung verringert, um einen möglichst genauen Zielwert zu erreichen. Um Machine Learning anwenden zu können, muss die Anlage die folgenden Kriterien erfüllen:
Voraussetzungen
Die Anzahl der Wechselrichter pro Teilanlage muss mit der Anzahl der in dieser Teilanlage konfigurierten Wechselrichter übereinstimmen.
Keine „unbekannten“ Module sind in einer Teilanlage konfiguriert.
Eine manuelle Korrektur der Teilanlagenkonfiguration wird nicht berücksichtigt.
70 % oder mehr der Tagesdatenpunkte sind gültig.
Mindestens zwei Wochen gültiger Trainingsdaten innerhalb der letzten 30 Tage sind verfügbar.
Fehlen gültige Trainingsdaten, ist die Machine Learning Simulation nicht verfügbar, und es wird eine entsprechende Meldung angezeigt.
Hinweis
Die physikalischen und Machine Learning Simulationen sind auch relevant für die Simulation des Solarleistungsdiagramms. Siehe Simulation.
Berechnungsmethode aktivieren oder ändern
Gehen Sie zu
Anlagenkonfiguration >
Überwachung > Alarme > Minderertragsalarm(oder Totalausfallsalarm.
Unter Auslösekriterien, wählen Sie die gewünschte Simulationsmethode aus.
Wählen Sie Speichern.
Die Berechnungsmethode wird jetzt auf diesen Alarmtyp angewendet.