サラゴサは、4つの公共駐車場に4,176枚の太陽光パネルの設置を開始しました。10,816平方メートルを覆い、年間3,638.5MWhを発電します。このプロジェクトには、651台分の日陰スペースと40基の電気自動車充電ポイントが含まれており、デジタルツインの実装に理想的なシナリオを提供します。これらのインフラのリアルタイム監視により、エネルギー性能の最適化と気象変数に対するシステム挙動の予測が可能になります。
仮想モデリングと動的影のシミュレーション 🌞
これらのソーラー駐車場のデジタルツインを作成するには、まず、キャノピーの正確な形状、パネルの向き、651台分の駐車スペースの配置を統合したBIM（ビルディング・インフォメーション・モデリング）モデルから始める必要があります。太陽の位置に応じた影のシミュレーションは重要であり、隣接する建物や樹木が投影する影は、隣接するモジュールの発電量を低下させる可能性があります。過去の気象データとインバーターに設置されたIoTセンサーのデータを使用することで、デジタルツインは各パネルの効率をリアルタイムで再計算し、年間3,638.5MWhの発電量を予測し、40基の電気充電ポイントの充電予測を自動的に調整することができます。
影からデータへ：予測監視 ⚡
デジタルツインの真の価値は、可視化だけでなく、障害を予測し、消費を最適化する能力にあります。発電データと充電ポイントの使用パターンを照合することで、システムが供給する相当家庭1,000世帯分のエネルギー需要を計画することができます。さらに、駐車スペースの日陰を監視することで、ドライバーが約束された快適さを得ていることを保証できる一方、予測アルゴリズムは年間を通じて太陽光の取り込みを最大化するために、パネルの仮想的な傾きを調整します。
デジタルツインは、サラゴサの4つの新しいソーラー駐車場において、エネルギー生成と日陰管理をリアルタイムで最適化し、運用効率を最大化するにはどうすればよいでしょうか？
(追記：私のデジタルツインは現在会議中で、私はここでモデリングをしています。つまり、技術的には、私は同時に2つの場所にいることになります。)