A Novel Design of a Low-Cost SCADA System for Monitoring Standalone Photovoltaic Systems
Notice bibliographique
Résumé
Standalone photovoltaic (PV) systems are pivotal in the global transition towards sustainable energy, offering reductions in fossil fuel dependence and helping homes and businesses lower electricity costs. Key to optimizing the performance and efficiency of standalone systems are supervisory control and data logging (SCADA) systems. They monitor and record operational data such as power output, facilitating early detection of potential issues. This paper introduced a novel design for both the Human-Machine Interface (HMI) and data storage in a SCADA system for standalone PV systems, addressing two crucial aspects: real-time monitoring and efficient data retrieval, both at very low cost. The proposed design utilized Bluetooth Low Energy technology to transmit voltage and current data from the PV panel to a mobile application, marking a departure from traditional HMI approaches. This method enabled historical data analysis for trend identification. Additionally, the system intermittently transferred collected data to a cost-effective cloud storage service via Wi-Fi, allowing for substantial data storage at no cost. Remote data storage, another key feature of this design, simplifies data retrieval, which is particularly beneficial for systems in rural areas. Emphasizing open-source development, this design ensured flexibility and customization options. To demonstrate its practical effectiveness of the design, a one-day power curve of the PV system and the battery voltage data are presented, showcasing the design's capability in handling extensive and remote data storage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».