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WAP Solar 常见问题解答，2022 年 8 月
在屋顶安装太阳能电池板有什么好处？对于通常通过 WAP 安装的系统（约 5.0 千瓦或 kW），在系统的使用寿命内（至少 25 至 30 年），您每年可以节省 800 多美元的电费（按当今的电费计算）。系统产生的可再生电力还意味着您的电力公司将通过发电厂燃烧煤炭或天然气产生更少的污染和二氧化碳。太阳能系统是否有任何维护费用？应该没有维护费用。系统的所有主要组件（电池板本身、将系统的直流电转换为家用交流电的逆变器以及固定电池板的机架系统）都有很长的保修期，通常为 25 年。我的太阳能系统有保修吗？是的！除了组件（电池板、逆变器和支架系统）的保修期通常为 25 年之外，电池板还将享有生产保修，保证系统产生的电量在 25 年左右的时间内不会减少超过非常小的量。根据系统出价，还将有长达 10 年的工艺保修。我需要做什么来维护太阳能系统？屋顶安装的太阳能系统中没有活动部件，不需要维护。作为太阳能安装的一部分，您将通过应用程序访问系统的详细实时生产数据。如果您发现它没有按预期发电，您应该联系安装人员。我需要清洁太阳能电池板吗？通常，定期降水可以充分清洁太阳能电池板。长期干旱期间可能积聚的少量灰尘不会显著影响系统性能。话虽如此，如果在长期干旱期间太阳能电池板显得特别脏，那么只需用软管中的定向水流冲洗即可。我需要清除太阳能电池板上的积雪吗？在大多数情况下，积雪会在降雪后几小时到几天内从太阳能电池板上融化。通常，由于积雪覆盖，您的系统不会损失大量产量，尤其是因为冬季的太阳能产量低于一年中其他时间。融化所需的时间主要取决于雪量、气温、天气晴朗程度以及屋顶和太阳能系统的坡度。如果降雪量很大，并且您的屋顶坡度相对较低和/或降雪后天气极冷或多云，您可能希望用长柄雪耙小心地清除太阳能电池板上的积雪，以便您的系统更快地恢复满负荷生产。我的太阳能系统可以持续多长时间？如上所述，您的系统主要部件的保修期可能为 25 年。可以合理地预期系统至少能继续发电 30 年。太阳能系统寿命结束时会发生什么？系统寿命结束时（30 年以上），最终需要将其从屋顶上拆除，最有可能是在您家重新铺屋顶时。系统中材料的回收价值很可能意味着这将是一项廉价的操作。
设计指导手册
2. 本指南中未提及任何内容并不免除遵守适用要求的责任。3. 遵守州和 CFPUA 标准（包括本手册）将确保 CFPUA 客户的水和废水系统质量上乘，系统寿命更长，总体运行和维护成本更低。4. 本手册制定的标准适用于所有新开发和 CFPUA 资本项目。我们认识到，有时现有结构、所有权、土地使用或其他特殊情况的限制不允许这些标准完全适用。在这些情况下，这些标准将在技术、法律、经济和环境考虑允许的范围内适用。5. 经 CFPUA 批准，应逐案批准偏离本手册规定的最低标准。此类偏离应基于具体详细情况，这些情况显然合理，可产生更好的环境影响，并且不会损害公共福利，也不会损害周围地区的财产或改善。6. 本手册不涉及以下列出的项目类型。其设计、批准和施工将根据具体情况进行处理。
人工智能驱动的储能系统预测性维护：
awais.sadaqat94@gmail.com 摘要： - 储能系统 (ESS) 对于可再生能源的可靠整合和电网的稳定至关重要。然而，这些系统面临着与运营效率、组件磨损和意外故障相关的挑战，所有这些都会影响可靠性和使用寿命。人工智能驱动的预测性维护通过利用机器学习和数据分析来预测故障、优化维护计划和提高整体系统性能，提供了一种变革性的解决方案。本文探讨了人工智能在 ESS 预测性维护策略中的集成，重点关注高级算法如何监控系统健康状况、在故障发生前预测故障并减少停机时间。案例研究和模拟展示了人工智能模型如何预测电池退化、组件故障和性能异常，从而延长系统寿命并提高运行可靠性。研究结果表明，人工智能驱动的维护可以显着降低运营成本、降低意外故障风险并支持开发更具弹性的储能基础设施。
人工智能驱动的可再生能源系统预测性维护和优化，以提高运营效率和使用寿命
可再生能源系统的快速发展需要先进的维护和优化策略，以确保长期的运营效率和可持续性。传统方法通常无法预测故障并优化多样化和动态可再生能源基础设施的性能。本研究探讨了人工智能 (AI) 技术在可再生能源系统的预测性维护和优化中的应用，旨在提高运营效率并延长系统寿命。我们采用多种机器学习算法，包括深度神经网络和强化学习，来开发预测模型和优化策略。这些模型是在从运营中的风电场、太阳能装置和水力发电厂收集的大规模数据集上进行训练的。我们的结果表明，与传统方法相比，人工智能驱动的方法可以以 92% 的准确率预测设备故障，将计划外停机时间减少 35%。此外，人工智能优化的运行参数使所研究系统的整体能源输出提高了 8.5%。所提出的框架还显示出对各种环境条件和系统配置的适应性，表明其在可再生能源领域具有广泛的适用性。这项研究强调了人工智能在彻底改变可再生能源系统的维护实践和运营策略方面的巨大潜力，为更可靠、高效和可持续的清洁能源生产铺平了道路。
服务描述 - 扩展电池服务
可用于戴尔有限的硬件保修范围超过一年（对于美国和加拿大的客户）和/或支持一年以上的合同覆盖范围的支持产品的扩展电池服务。可以单独购买此服务，并且客户购买了受支持的产品后，直到对此类支持产品的保修第一年到期。对于有限电池的支持产品，有限的硬件保修范围为1年：此服务将覆盖范围的主要电池范围提高了一年，两年或三年。此服务可用于将主要电池期限覆盖到系统寿命的第4年。此服务在延长期间提供一个替换电池，如果主要电池遇到故障。通过诊断测试和/或BIOS或遥测指标，电池的健康状况不佳，将通过Dell诊断和确定电池故障。对于受支持的产品，计算机电池有限的硬件保修范围为3年：此服务可增强主电池的覆盖范围，并将主要电池覆盖范围延长长达一年。此服务可用于将主要电池期限覆盖到系统寿命的第4年。此服务在延长期间提供一个替换电池，如果主要电池遇到故障。通过诊断测试和/或BIOS或遥测指标，电池的健康状况不佳，将通过Dell诊断和确定电池故障。此服务仅在延长期限内仅限于一个电池更换。此服务描述在客户收到一个电池更换或延长电池服务期间在受支持的产品上终止，以较早发生的事件发生。电池更换支持和交付方法将遵循您支持产品的支持权。与支持相关的服务可能包括技术支持选项（电话，互联网等）以及服务零件以及相关的劳动服务，以修复或更换材料，工艺和/或电池故障的缺陷，因为正常的磨损和电池破坏，如戴尔所诊断和确定的，根据适用于客户支持的产品的服务期内并发生在服务期内（“扩展电池服务合格的事件”）。在戴尔故障排除和确认后，客户在延长的电池服务期间经历了延长的电池服务合格事件后，戴尔将授权替换电池。此外，如果Dell发送给客户的替换电池在收到后的90个日历日内诊断和确定的失败，则随后将提供该电池的替换。客户必须根据本服务说明的条款和戴尔技术支持提供的任何说明，将失败的电池退还给戴尔以处置或以其他方式处理。
通过光伏系统集成实现撒哈拉以南非洲地区完全自给自足：基于智能区块链的微电网技术方法
摘要。获得负担得起、可靠和清洁的能源是联合国的重要可持续发展目标。在公共电网不可靠或不可用的地区，光伏系统可以成为一种解决方案。然而，它们成本高昂，主要是因为需要储能系统。微电网可以成为减少前期投资和整个系统寿命成本同时提高电力可用性的答案。微电网技术已经成熟，然而，在整合不同制造商的现有太阳能系统时仍存在缺点。系统拓扑通常是预先定义的，并且中央实例控制微电网。因此，由于这些系统与微电网控制器的通信限制，现有电力系统的集成很困难。将现有电力系统纳入分散式微电网可以大大提高成本效益。在分散式方法中，需要为微电网参与者之间的消耗能源付费。然而，如果各个电力系统由不同的个人和组织拥有，则会计是一个复杂的行政程序。基于区块链的透明防篡改方法可以成为一种自动化计量和计费的解决方案，允许使用智能合约在独立子系统所有者之间自动付款。为了进一步优化智能微电网，需要开发一种用于动态电价的人工智能学习算法。这种用于构建微电网的智能分散方法是一种新颖的方法，使太阳能系统更接近自给自足。本文以加纳特马的 Don Bosco 太阳能和可再生能源中心校园微电网为例，介绍了如何实施智能微电网解决方案。
拉丁美洲的氢气 - NET
注：本地图不影响任何领土的地位或主权、国际边界和边界的划定以及任何领土、城市或地区的名称。假设：电解器资本支出 = 232-341 美元/千瓦（陆上风能和太阳能光伏）；太阳能光伏资本支出 = 325 美元/千瓦；陆上风能资本支出 = 1 200 美元/千瓦；电解器 LHV 效率 = 74%；电解器运营支出 = 资本支出的 3%；系统寿命 = 33 年；折现率 = 6%。行政区域（边界）基于：GADM，版本 1.0，https://www.diva-gis.org/gdata。天气数据集：风数据：哥白尼气候变化服务 (2020)，1970 年至今的单层 ERA5 每小时数据，https://doi.org/10.24381/cds.adbb2d47，欧洲中期天气预报中心。太阳能光伏：renewables.ninja，www.renewables.ninja。禁区基于：ESA 和 UCL (2011)，GLOBCOVER 2009：产品描述和验证；USGS (1996)，全球 30 弧秒海拔 (GTOPO30)；全球湖泊和湿地数据库 (GLWD)：Lehner 和 Döll (2004)，“全球湖泊、水库和湿地数据库的开发和验证”，水文学杂志，第 296 卷，第 1-4 期，2004 年 8 月 20 日，第 1-22 页；粮农组织-联合国教科文组织（2007 年），《世界数字土壤图》；WDPA（2020 年），2020 年 12 月。
标准电池储能系统概况
锂离子电池既可用于固定应用，也可用于移动应用。虽然在汽车行业中，标准配置文件用于比较竞争车辆的性能和效率，但尚未为固定电池储能系统提出类似的比较指标。由于缺少标准配置文件，对不同应用在效率、长期行为和盈利能力方面的可比评估非常困难或根本不可能。这项工作提出了一种创建这些标准配置文件的方法，结果可作为开放数据下载。使用整体模拟框架将输入配置文件（包括频率数据、行业负载配置文件和家庭负载配置文件）转换为存储配置文件（包括存储功率和充电状态）。实施了能源管理系统和存储设计的各种自由度，并使用配置文件分析工具对结果进行后处理，以确定六个关键特征，即：全等效循环、效率、循环深度、休息时间、符号变化次数和符号变化之间的能量吞吐量。本文研究的所有应用都表现出对存储系统设计至关重要的独特特征。例如，年度全等效循环次数从 19 到 282 不等，效率介于 83% 和 93% 之间。借助这项工作以及开放数据结果，用户可以测试和比较自己的电池类型、操作策略和系统拓扑与本文的电池类型、操作策略和系统拓扑。此外，存储功率曲线和充电状态数据可作为固定存储系统寿命和盈利能力研究的参考。
标准电池储能系统概况
锂离子电池既可用于固定应用，也可用于移动应用。虽然在汽车行业中，标准配置文件用于比较竞争车辆的性能和效率，但尚未为固定电池储能系统提出类似的比较指标。由于缺少标准配置文件，对不同应用在效率、长期行为和盈利能力方面的可比评估非常困难或根本不可能。这项工作提出了一种创建这些标准配置文件的方法，结果可作为开放数据下载。使用整体模拟框架将输入配置文件（包括频率数据、行业负载配置文件和家庭负载配置文件）转换为存储配置文件（包括存储功率和充电状态）。实施了能源管理系统和存储设计的各种自由度，并使用配置文件分析工具对结果进行后处理，以确定六个关键特征，即：全等效循环、效率、循环深度、休息时间、符号变化次数和符号变化之间的能量吞吐量。本文研究的所有应用都表现出对存储系统设计至关重要的独特特征。例如，年度全等效循环次数从 19 到 282 不等，效率介于 83% 和 93% 之间。借助这项工作以及开放数据结果，用户可以测试和比较自己的电池类型、操作策略和系统拓扑与论文中的电池类型、操作策略和系统拓扑。此外，存储功率曲线和充电状态数据可作为固定存储系统寿命和盈利能力研究的参考。
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命模型
降阶电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，广泛用于将加速老化测试中的退化趋势推断到真实老化场景中。确定具有高精度和低不确定性的模型对于确保模型推断的可信度至关重要，但是，很难编写准确预测多元数据趋势的表达式；对文献中的循环退化模型的回顾揭示了各种各样的函数关系。在这里，使用机器学习辅助模型识别方法来拟合突出的 LFP-Gr 老化数据集中的退化，并通过自举重采样量化不确定性。本研究中确定的模型的平均绝对误差约为人类专家模型的一半。通过转换为状态方程形式并将预测结果与不同负载下的电池老化进行比较来验证模型。参数不确定性被带入储能系统模拟中，以估计老化模型不确定性对系统寿命的影响。这里使用的新模型识别方法将寿命预测不确定性降低了三倍以上（人类专家模型 10 年相对容量为 86% ± 5%，机器学习辅助模型为 88.5% ± 1.5%），从而可以更自信地估计储能系统的寿命。© 2022 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ac86a8]