JP2022050643A - 複数の太陽光発電システムを統合するためのシステムおよび方法 - Google Patents

複数の太陽光発電システムを統合するためのシステムおよび方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2022050643A
JP2022050643A JP2022005226A JP2022005226A JP2022050643A JP 2022050643 A JP2022050643 A JP 2022050643A JP 2022005226 A JP2022005226 A JP 2022005226A JP 2022005226 A JP2022005226 A JP 2022005226A JP 2022050643 A JP2022050643 A JP 2022050643A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
energy
power
systems
current sensor
total power
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2022005226A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7274006B2 (ja
Inventor
ティエンイ ガオ
Tianyi Gao
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Baidu USA LLC
Original Assignee
Baidu USA LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Baidu USA LLC filed Critical Baidu USA LLC
Publication of JP2022050643A publication Critical patent/JP2022050643A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7274006B2 publication Critical patent/JP7274006B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J1/00—Circuit arrangements for dc mains or dc distribution networks
    • H02J1/10—Parallel operation of dc sources
    • H02J1/12—Parallel operation of dc generators with converters, e.g. with mercury-arc rectifier
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J1/00—Circuit arrangements for dc mains or dc distribution networks
    • H02J1/10—Parallel operation of dc sources
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J1/00—Circuit arrangements for dc mains or dc distribution networks
    • H02J1/10—Parallel operation of dc sources
    • H02J1/109—Scheduling or re-scheduling the operation of the DC sources in a particular order, e.g. connecting or disconnecting the sources in sequential, alternating or in subsets, to meet a given demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/34—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/34—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering
    • H02J7/35—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering with light sensitive cells
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/22—The renewable source being solar energy
    • H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2310/00—The network for supplying or distributing electric power characterised by its spatial reach or by the load
    • H02J2310/10—The network having a local or delimited stationary reach
    • H02J2310/12—The local stationary network supplying a household or a building
    • H02J2310/16—The load or loads being an Information and Communication Technology [ICT] facility
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Photovoltaic Devices (AREA)

Abstract

【課題】複数の太陽光発電ソースからデータ・センタに電力を供給するデータ・センタシステム及び方法を提供する。【解決手段】方法は、電流センサを含む複数の太陽光発電エネルギー・システムと電流センサを含まない複数の太陽光発電エネルギー・システムの総電力を計算し、ストレージ・システムを充電するかまたはＩＴクラスタに電力供給かを選択する。【選択図】図６

Description

発明の詳細な説明
[開示の分野]
本開示の実施形態は、概して、データ・センタ電力アーキテクチャに関する。より詳細には、本開示の実施形態は、複数の太陽光発電（ＰＶ）ソースからデータ・センタに電力を供給するためのシステムおよび方法に関する。
[背景技術]
データ・センタは、ＩＴ機器およびサーバを収容するために使用される、ミッション・クリティカルな設備である。ビジネス要件および使用事例のばらつき、計算能力要件のばらつきなどが、ＩＴ機器設計の著しいばらつきを生む。データ・センタは、極めて早く拡張しており、それらの総エネルギー消費量も、急速に増大している。大規模なデータ・センタを所有する会社は、毎年、電気に多額の金銭を費やす。それゆえ、電気コストを低減し、データ・センタ内で電力をより効率的に利用することができるシステムに対するニーズが存在する。再生可能電力が、ハイパースケール・データ・センタ所有者からの多くの注目を引きつけ始めた。加えて、実際、環境規制に対応するために、再生可能エネルギーを実装する必要がある。
本開示の一態様は、複数の太陽光発電（ＰＶ）エネルギー・システムからの電力を管理する方法であって、ＰＶエネルギー・システムのサブセットの出力を測定することであって、前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットの各々が、対応する電流センサを含み、前記ＰＶエネルギー・システムの残りが、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムを含む、出力を測定することと、前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットの測定された前記出力に基づいて、前記ＰＶエネルギー・システムのうちのすべての総電力を計算することと、１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を決定することと、データ・センタ内の１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を決定することと、前記１つまたは複数のストレージ・システムを充電するか、または前記１つまたは複数のＩＴクラスタに電力供給するために、複数の前記ＰＶエネルギー・システムからのエネルギーを選択的に利用することとを備える、方法である。
本発明の実施形態が、添付図面において、限定ではなく例として、図示されている。添付図面中、同様の参照符は類似の要素を指し示す。
本開示の実施形態による、データ・センタにおける電力分配システムの例示的な設計を示す図である。 本開示の実施形態による、データ・センタにおける電力分配システムの別の例示的な設計を示す図である。 本開示の実施形態による、データ・センタにおける電力分配システムの別の例示的な設計を示す図である。 本開示の実施形態による、データ・センタにおける電力分配システムの別の例示的な設計を示す図である。 本開示の実施形態による、データ・センタにおける電力分配システムの別の例示的な設計を示す図である。 本開示の実施形態による、データ・センタ内で電力を分配するための例示的な方法のフロー図である。 本開示の実施形態による、データ・センタ内で電力を分配するための別の例示的な方法のフロー図である。 本開示の実施形態による、データ・センタ内の太陽光発電（ＰＶ）電力システムを統合するための例示的な方法のフロー図である。
本明細書における「一実施形態」または「実施形態」への言及は、実施形態に関連して説明される特定の特徴、構造、または特性が、本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれ得ることを意味する。本明細書における様々な場所での「一実施形態では」という句の出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態を指すとは限らない。
本明細書で提供される実施形態の説明において、「結合された」および「接続された」という用語が、それらの派生語とともに、使用され得る。これらの用語は、互いに同義語として意図されないことを理解されたい。「結合された」は、互いに直接物理的にまたは電気的に接触していることもしていないこともある、２つまたはそれ以上の要素が、互いに協働または作用することを指し示すために使用される。「接続された」は、互いに結合された２つまたはそれ以上の要素の間の通信の確立を指し示すために使用される。さらに、「サーバ」、「クライアント」、および「デバイス」という用語は、サーバ、クライアント、および／またはデバイスのための特定のフォーム・ファクタを具体的に指すのではなく、データ処理システムを概して指すことを意図する。
風力タービンおよびソーラー・パネルのような、グリーン・エネルギー・システムは、コストがますます下がり、炭素排出量も少ない。しかしながら、それらの断続的なリソースによってもたらされる電力は、時折、一貫性がなく予測可能でもない。既存のＰＶシステムは組み合わせられたエネルギー・ストレージ・システムを装備し得るが、これはコストがかかり、運転が複雑であり得る。電力ニーズの増加、ならびに環境規制および電力使用制限の下で拡張するデータ・センタをサポートし続けるために、再生可能エネルギーを実装することが望ましい。
本開示の実施形態は、既存のインフラストラクチャへの新しいＰＶシステムの統合を可能にする。各サブシステムのためのコントローラを使用する代わりに、いくつかの実施形態では、ＰＶサブシステムのうちのすべてを制御し、システムに新しいソーラー・パネルを追加するために、単一のコントローラを利用し得る。
実施形態では、ＰＶシステムのうちのすべてが、電流センサを必要とするとは限らない。あらゆるＰＶサブシステムについて電流センサおよびテスト・ループをセット・アップする代わりに、以前にインストールされた、電流センサを含むＰＶシステムに基づいて、新たに追加されたＰＶシステムの電力レベルを予測し得る。このようにして、本開示の実施形態は、既存のＰＶシステムまたはＩＴクラスタに対するシステム適合を必要とすることなしに、ＩＴクラスタに対して既存のＰＶシステムをアップグレードするための高度な解決策を提供する。そのような実施形態はまた、ＩＴ負荷に従うＰＶシステムのスケーリングを容易にすることができる。
ＰＶシステムなど、再生可能電力システムを、最新のデータ・センタ中に効率的に実装することは、困難であり得る。実施形態によれば、余分なエネルギー・ストレージ・システムをＰＶシステムに追加する必要なしに太陽エネルギーを利用するために、リアルタイムの太陽出力エネルギーが、システムの動作モードを決定するために考慮される。別の実施形態によれば、既存のＩＴインフラストラクチャが、検出または制御システム上の追加の要件を有することなく、ＰＶシステムを含むようにアップグレードされ得る。本開示の実施形態は、既存のインフラストラクチャに容易にプラグ接続することができるシステムであって、既存のＰＶシステムおよびＩＴクラスタとの十分な互換性を有するシステムを提供する。加えて、新たに追加されたＰＶシステム、ならびにシステム全体は、新たにアップグレードされた能力に基づいて、複数のステージで動作させられ得る。いくつかの実施形態では、ＰＶシステム・リアル・タイム電力出力は、ＰＶシステム・アップグレード、ＰＶシステム・デグレード、ＰＶシステム障害、定期的な保守などを含む、複数のシナリオにおいて動的に調節され得る。
一実施形態によれば、マルチＰＶシステムの設計および動作が開示される。例示的なシステム設計、ならびにＰＶシステムを実装し、動作させ、利用可能な再生可能電力を効率的に利用するための制御フローが開示される。記述を容易にするために、電気的システム・アーキテクチャを含み、サブシステムおよび全システムの間の電気的接続を含む、複数のシステムの高レベル実施形態が提供される。しかしながら、これらの実施形態が本発明の範囲を限定せず、様々な他の実施形態、アーキテクチャ、および設計が使用され得ることを当業者は認識されよう。
実施形態では、本明細書で開示されるシステムは、切断モード、接続モード、およびバッテリー充電モードを含む、少なくとも３つの動作モードで動作することができる。新しいＰＶシステムの統合により、既存のシステムをアップグレードできるようにするために、また、より効率的に再生可能エネルギー・ソースを動作させてデータ・センタに電力を供給するために、各個々の新たに追加されたサブシステムの動作を含む、アップグレード・システムからの太陽エネルギーの検出および推定を可能とするための数学的手法が、以下で開示される。本明細書で開示される実施形態は、簡略化された、コスト効率のよい手段で再生可能電力システムのアップグレードを可能とし得る。本明細書で開示される技法は、たとえば、既存のアーキテクチャと追加のＰＶシステムとを統合するために使用することができ、追加のＰＶシステムは、バッテリー・ストレージ・システムを装備してもしなくてもよい。
図１は、本開示の実施形態による、データ・センタにおける電力分配システムの例示的な設計を示す。この実施形態では、合計でＮ個のＰＶサブシステムがあり、そのうちのいくつかは電流センサを含み、そのうちのいくつかは電流センサを含まない。この実施形態では、システムは、電流センサを有するＳ個のサブシステムと、電流センサを有さないＮ－Ｓ個のサブシステムとを含む。具体的に、システムは、対応するＤＣ／ＤＣ変換器１０７、電流センサ１０３、および第１のテスト抵抗１０５を有する第１のＰＶシステム１０１を含む。ＤＣ／ＤＣ変換器１０７および第１のテスト抵抗１０５は、この例示的な実施形態では、スイッチＳ１およびＳ２を使用して第１のＰＶシステム１０１に選択的に接続される。同様に、第ＳのＰＶシステム１２１は、スイッチＳ１１およびＳ１２を使用してＤＣ／ＤＣ変換器１２７およびテスト抵抗Ｓ１２５に選択的に接続される。また、電流センサＳ１２３は、ＤＣ／ＤＣ変換器１２７とテスト抵抗Ｓ１２５との間に配置される。この実施形態では、ＤＣ／ＤＣ変換器１０７、１２７、１３７、１４７は、使用のための（たとえば、バッテリーを充電するかまたは他の作業負荷に電力供給するための）所定のレベルに、各ＰＶシステムの出力電圧を正規化し、規制するために使用される。
この実施形態では、合計Ｎ個のＰＶシステムがあり、Ｎ－Ｓ個のサブシステムは、電流センサを含まない。Ｎ－Ｓ個のＰＶシステムは、第Ｓ＋１のＰＶシステム１３３と第ＮのＰＶシステム１４３とを含む。第Ｓ＋１のＰＶシステム１３３は、ＤＣ／ＤＣ変換器１３７に接続され、第ＮのＰＶシステム１４３は、ＤＣ／ＤＣ変換器１４７に接続される。実施形態では、ＤＣ／ＤＣ変換器１０７、１２７、１３７、１４７の各々は、ＤＣバス１０２、１０４、１０６、１０８に接続される。いくつかの実施形態では、ＤＣバス１０２、１０４、１０６、１０８は、同じＤＣバスであり得る。
図１の実施形態では、ＰＶシステムの各々は、ＤＣ／ＤＣ変換器１０９、１２９、１３９、１４９およびスイッチＳ３、Ｓ１３、Ｓ２１、Ｓ３１を介してシステム間ＤＣバス１１７に選択的に接続される。ＤＣ／ＤＣ変換器１０９、１２９、１３９、１４９は、電圧を、システム間ＤＣバス１１７と同じ電圧に変換するために使用される。
各ＰＶシステムは、この実施形態では、対応するストレージ・システムを含む。いくつかの実施形態では、ＰＶシステムは、ＤＣバスに電力供給するためのより集中型のストレージ・システムと共存することができる。各ＰＶシステムに対応するこれらのストレージ・システムは、第１のストレージ・システム１１０、第Ｓのストレージ・システム１２０、第Ｓ＋１のストレージ・システム１３０、および第Ｎのストレージ・システム１４０を含む。これらのストレージ・システムの各々は、スイッチＳ４、Ｓ１４、Ｓ２２、およびＳ３２を使用してシステム間ＤＣバス１１７に選択的に接続される。いくつかの実施形態では、第Ｓ＋１～ＮのＰＶシステムの各々は、それ自体の専用ストレージ・システムを必要としないことがあり、ＰＶシステムのうちの２つまたはそれ以上は、ストレージ・システムを共有することができる。
図１の実施形態では、Ｎ個のクラスタも、システム間ＤＣバス１１７に選択的に接続される。これらのクラスタは、スイッチＳ５、Ｓ１５、Ｓ２３、Ｓ３３を使用してシステム間ＤＣバス１１７に選択的に接続される、第１のクラスタ１１２、第Ｓのクラスタ１２２、第Ｓ＋１のクラスタ１３２、および第Ｎのクラスタ１４２を含む。実施形態では、システムは、中央コントローラ１１３およびＰＶコントローラ１１５をも含む。ＰＶコントローラ１１５は、電流センサ１０３および１２３からの示度を監視することができ、ＰＶシステム・スイッチＳ１、Ｓ２、Ｓ１１、およびＳ１２を動作させることができる。コントローラ１１３は、いくつかの実施形態では、スイッチＳ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１５、Ｓ２１、Ｓ２２、Ｓ２３、Ｓ３１、Ｓ３２、およびＳ３３を動作させるために使用でき、ＰＶコントローラ１１５と交信できる。諒解されるように、コントローラ１１３およびＰＶコントローラ１１５は、別個の要素であり得るか、またはいくつかの実施形態では、単一のコントローラに統合され得る。
サブシステムが、太陽エネルギーを利用可能なときはいつでも、ＰＶリソースは、システム間ＤＣバス１１７に接続されることができ、クラスタ１１２、１２２、１３２、１４２に役立つために、またはストレージ・システム１１０、１２０、１３０、１４０を充電するために利用され得る。この実施形態におけるスイッチは、少なくとも２つの目的、すなわち、データ・センタＩＴクラスタに電力供給するための電力フローを動作させるためのシステム動作、ならびにモジュラー・システム設計およびサービス／保守考慮を可能とすること、を有する。
例示的な動作シナリオは、以下を含む。新たに構築されるシステムについては、第１～Ｓのサブシステムを最初に統合し、次いで、第Ｓ＋１～Ｎのシステムを統合することができる。第Ｓ＋１～ＮのＰＶシステムを有する既存のシステムについては、これらのシステムはエネルギー・ストレージ・システムまたはバッテリーを装備することができ、次いで、第１～Ｓのシステムを統合して、センサを有するこれらのシステムに全体的な制御が切り換えられ得るようにすることができる。第１～ＮのＰＶシステムを含む既存のシステムについては、第１～Ｓのサブシステムを、本明細書で説明される動作ストラテジーおよび制御技法を実装するように統合または改良することができる。
図２は、本開示の実施形態による、データ・センタにおける電力分配システムの別の例示的な設計を示す。この実施形態では、システムは、３つのＰＶサブシステムを含む。第１のＰＶシステム１０１および第２のＰＶシステム１２１は、それぞれ、電流センサ１０３および１２３に接続される。第１のＰＶシステム１０１は、スイッチＳ１を使用してＤＣ／ＤＣ変換器１０７に選択的に接続され、スイッチＳ２を使用して第１のテスト抵抗１０５に選択的に接続される。同様に、第２のＰＶシステム１２１は、スイッチＳ１１を使用してＤＣ／ＤＣ変換器１２７に選択的に接続され、スイッチＳ１２を使用して第２のテスト抵抗１２５に選択的に接続される。システムは、電流センサを有さず、ＤＣ／ＤＣ変換器１３７に接続される第３のＰＶシステム１３３をも含む。ＤＣ／ＤＣ変換器１０７、１２７、１３７の各々は、ＤＣバス１０２、１０４、１０６に接続される。これは、このシステム１３３が、他の２つのＰＶシステム・センサに基づいて動作させられることを意味する。
図２の実施形態では、ＰＶシステムの各々は、ＤＣ／ＤＣ変換器１０９、１２９、１３９およびスイッチＳ３、Ｓ１３、Ｓ２１を介してシステム間ＤＣバス１１７に選択的に接続される。ＤＣ／ＤＣ変換器１０９、１２９、１３９は、電圧を、システム間ＤＣバス１１７と同じ電圧に変換するために使用される。
各ＰＶシステムは、この実施形態では、対応するストレージ・システムと共存する。これらのストレージ・システムは、第１のストレージ・システム１１０、第２のストレージ・システム１２０、および第３のストレージ・システム１３０を含む。これらのストレージ・システムの各々は、スイッチＳ４、Ｓ１４、およびＳ２２を使用してシステム間ＤＣバス１１７に選択的に接続される。実施形態では、このストレージ・システムは、データ・センタ内の専用エネルギー・バックアップ・ユニット、またはユーティリティ電力線において使用される既存のもののいずれかであり得る。
図２の実施形態では、３つのクラスタも、システム間ＤＣバス１１７に選択的に接続される。これらのクラスタは、スイッチＳ５、Ｓ１５、Ｓ２３を使用してシステム間ＤＣバス１１７に選択的に接続される、第１のクラスタ１１２、第２のクラスタ１２２、および第３のクラスタ１３２を含む。実施形態では、システムは、中央コントローラ１１３およびＰＶコントローラ１１５をも含む。ＰＶコントローラ１１５は、電流センサ１０３および１２３からの示度を監視することができ、ＰＶシステム・スイッチＳ１、Ｓ２、Ｓ１１、およびＳ１２を動作させることができる。コントローラ１１３は、いくつかの実施形態では、スイッチＳ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１５、Ｓ２１、Ｓ２２、およびＳ２３を動作させるために使用でき、ＰＶコントローラ１１５と交信できる。諒解されるように、中央コントローラ１１３およびＰＶコントローラ１１５は、別個の要素であり得るか、またはいくつかの実施形態では、単一のコントローラに統合され得る。
このシステムの３つの例示的な動作モードが、以下で説明され、図３～図５中に図示されている。図３は、本開示の実施形態による、切断モードにおける図２の電力分配システムの例示的な設計を示す。この動作モードでは、中央コントローラ１１３は、ＰＶコントローラ１１５に信号を送り、ＰＶコントローラ１１５は、センサ１０３、１２３から電流データを取得し、現時点において利用可能な太陽エネルギーがないことを発見する。次いで、この情報は、中央コントローラ１１３に中継される。これにより、スイッチＳ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１５、Ｓ２１、Ｓ２２、およびＳ２３は、開いたままであり、スイッチＳ１、Ｓ２、Ｓ１１、およびＳ１２は閉じられる。
図４は、本開示の実施形態による、バッテリー充電モードにおける図２の電力分配システムの例示的な設計を示す。この動作モードでは、中央コントローラ１１３は、ＰＶコントローラ１１５に信号を送り、ＰＶコントローラ１１５は、センサ１０３、１２３から電流データを取得し、ストレージ・システムを充電するために利用され得る太陽エネルギーが現在あることを発見する。この情報は、中央コントローラ１１３に中継され、中央コントローラ１１３は、第１のストレージ・システム１１０が、利用可能な太陽エネルギーを受け取ることを決定する。この動作モードでは、スイッチＳ５、Ｓ１５、およびＳ２３は、開いており、スイッチＳ３、Ｓ１３、およびＳ２１は閉じられ、すべてのＰＶシステムをシステム間ＤＣバス１１７に接続する。スイッチＳ４、Ｓ１４、およびＳ２２のうちの１つまたは複数が閉じられて、サブシステムのうちの１つまたは複数を充電する。この例示的な実施形態では、Ｓ４が、第１のストレージ・システム１１０を充電するために閉じられ、Ｓ１４およびＳ２２は開いている。いくつかの実施形態では、充電されるべきストレージ・システムは、バッテリーの状態およびサブシステム内の構成要素の状態を考慮して選択され得る。この実施形態では、検出回路は、スイッチＳ１、Ｓ２、Ｓ１１、およびＳ１２が閉じられた閉回路のままである。
図５は、本開示の実施形態による、接続モードにおける図２の電力分配システムの例示的な設計を示す。この動作モードでは、ＰＶコントローラ１１５は、センサ１０３、１２３から電流データを取得し、利用可能な十分な太陽エネルギーがあると判断する。これにより、スイッチＳ３、Ｓ１３、およびＳ２１が閉じられ、ＰＶシステムのうちのすべてをシステム間ＤＣバス１１７に接続する。ただし、この実施形態では、総太陽エネルギーは、バス接続閾値を超え、したがって、スイッチＳ４、Ｓ１４、およびＳ２２は開かれ、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ１１、Ｓ１２はＳ３、Ｓ１３、およびＳ２１とともに閉じられ、クラスタのうちの１つに太陽エネルギーを供給する。この実施形態では、第１のクラスタ１１２が、スイッチＳ５を使用してシステム間ＤＣバス１１７に接続され、第２のクラスタ１２２および第３のクラスタ１３２は、スイッチＳ１５およびＳ２３が開いており、切断されたままである。
図６は、本開示の実施形態による、データ・センタ内で電力を分配するための例示的な方法のフロー図である。電力分配方法６００は、たとえば、図１～図５で説明された電力分配システムを使用して実装され得る。動作６０１において、方法６００は、電流センサを含むＰＶエネルギー・システムのサブセットの出力を測定する。データ・センタ内で、ＰＶエネルギー・システムの残りは、電流センサを含まない。
動作６０３において、ＰＶエネルギー・システムのうちのすべての総電力が、ＰＶエネルギー・システムのサブセットの測定された出力に基づいて計算される。電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムが、センサを有するＰＶエネルギー・システムと同じタイプのＰＶセルを含むいくつかの実施形態では、総電力は、センサを有するＰＶシステムの各々の電力レベルを、センサを有さないものに適用することによって計算され得る。
センサを有さないＰＶシステムが、センサを有するものと同じタイプではない、いくつかの実施形態では、総電力は、センサを有するＰＶシステムにおけるパネルの数で除算された、センサを有さないＰＶシステムのパネルの数に比例する比を乗算することによって計算され得る。いくつかの実施形態では、重みが、センサを有さないＰＶシステムの各々のためにランダムに選択され得る。ランダムに選択された重みのうち、最も高い値および最も低い値を除外することができ、平均値を、残りの電力レベルのために計算することができる。
動作６０５において、ストレージ・システムのための充電レベル閾値が決定される。動作６０７において、データ・センタ内のＩＴクラスタのための電力閾値が決定される。
動作６０９において、ＰＶエネルギー・システムからのエネルギーが、ストレージ・システムまたはＩＴクラスタを充電するために選択的に利用される。いくつかの実施形態では、総ＰＶ電力が、ストレージ・システムのための充電レベル閾値よりも高いが、ＩＴクラスタのための電力閾値を下回るとき、ＰＶ電力は、ストレージ・システムを充電するために利用され得る。総ＰＶ電力が、ＩＴクラスタのための電力閾値を上回る場合、ＰＶ電力は、ＩＴクラスタのうちの１つまたは複数に電力供給するために利用され得る。
図７は、本開示の実施形態による、データ・センタ内で電力を分配するための別の例示的な方法７００のフロー図である。電力分配方法７００は、たとえば、図１～図５で説明された電力分配システムを使用して実装され得る。この実施形態では、２つの閾値、すなわち、充電レベル閾値、およびバス接続閾値（換言すれば、ＩＴクラスタのための電力閾値）が、制御論理において使用される。
方法７００は、初期動作状態で７０１において開始する。図２～図５で説明されたシステムに関して、すべてのスイッチは、スイッチＳ２およびＳ１２を除いて、この初期状態において開いている。
動作７０３において、方法７００は、利用可能なＰＶ電力があるかどうかを確認するための信号を検出する。信号が存在する場合、ＰＶシステムの出力電流の情報が、動作７０５において測定される。電流は、スイッチＳ２およびＳ１２を閉じること、すべての他のスイッチを開くこと、ならびにＰＶコントローラに、電流センサ１０３および１２３における値を測定させることによって測定され得る。
動作７０７において、全システムの太陽エネルギーの総量が計算される。実施形態では、総電力は、以下の式に従って計算することができ、ここで、Ｐｔｏｔａｌは、現在の全システムの総太陽エネルギーを表し、第１の項は、電流センサを有するサブシステムの太陽エネルギーに対応し、これは、これらのサブシステムの出力が、直接測定可能であることを意味する。
Figure 2022050643000002
式（１）および（３）において、Ｗ（Ｉ）は、電流をサブシステムのための電力に移すことができる関数であり、Ｉは、センサから測定された電流である。式（３）において、δは、あるサブシステムにおけるＰＶパネルの出力電圧値に比例する。実施形態では、δがテスト抵抗を含む検出回路ならびにＰＶシステム自体の両方に基づくため、δは異なるシステムに対して調整される必要がある。関数ｆ（αｋｔ）は、センサを有さない他のサブシステムの太陽エネルギー出力を計算するために使用され得る伝達関数であり、ＰｋおよびＰｔの偏差に比例し、ここで、Ｐｋは、センサを有さないサブシステムの定格電力であり、Ｐｔは、センサを有するサブシステムの電力である。センサを有するサブシステムが、センサを有さないものと同じであるか、またはセンサを有さないものと同じ会社によって作られたとき、パネルの数のみが、伝達関数に含まれる。この伝達関数は、同じ環境下での２つのシステムの出力電力の関係を表すものとして理解され得る。そのため、１つのシステムを測定すると、他のものが計算され得る。この伝達関数はまた、実際のシステムに基づいて開発または調整され得る。ここで、以下のセクションにおいて使用され得る方法のうちのいくつかを紹介する。
式（４）において、αＰは定数係数であり、それは、デフォルト値として１として扱われ得る。実施形態では、Ｎ１およびＮ３は、それぞれ、第１および第３のＰＶシステムのパネルの数に対応し、αＮは、デフォルト値として１に設定され得る定数係数である。定数αＰおよびαＮは、システムの精度を調整するために調節され得る。
式（１）および（２）において、φｔは、各サブシステムｔの重みとして使用され、重みの合計は１であり、重みは、ランダム・アルゴリズムを使用して計算され得る。センサを有さない１つのサブシステムの出力太陽エネルギーは、いくつかの実施形態では、センサを有するサブシステムによってもたらされる太陽エネルギーの加重和として計算され得る。
伝達関数は、材料、パネルの数などに関係し得る、ソーラー・パネルの発電能力に比例する。それらのサブシステムにおけるＰＶパネルの相違を考慮して、３つの条件が、上記の式（２）～（４）に要約されている。
動作７０９において、総電力が、バッテリー充電閾値を超えるかどうかが判断される。否定される場合、ＰＶシステムは、動作７１１において、システム間ＤＣバスから切断されるか、またはシステム間ＤＣバスから切断されたまま維持される。動作７１１において、ＰＶシステムが、初めにシステム間バスに接続されている場合、ＰＶシステムは切断されることができ、ＰＶシステムが接続されていない場合、ＰＶシステムは切断されたままとなる。これは、たとえば、図３中に示されている切断動作モードで実行され得る。
総電力が、バッテリー充電閾値を超える場合、ＰＶシステムは、動作７１３においてシステム間ＤＣバスに接続され得る。これは、スイッチＳ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ１３、およびＳ２１を閉じて、ＰＶシステムからの電力が、システム間ＤＣバス１１７に向けられ得るようにすることによって実行することができる。
動作７１５において、総ＰＶ電力が、ＩＴクラスタのためのバス接続閾値を超えるかどうかが判断される。否定される場合、動作７１９において、システム間バスは、ＰＶ電力を利用してストレージ・システムを充電するために、ストレージ・システムのうちの１つまたは複数に接続される。この動作モードの例が、図４を参照して上記で説明されている。
総ＰＶ電力が、バス接続閾値を超える場合、動作７１７において、ＰＶ電力を利用してクラスタに電力供給するために、クラスタのうちの１つまたは複数がシステム間バスに接続される。この動作モードの例が、図５を参照して上記で説明されている。
図８は、本開示の実施形態による、データ・センタ内のＰＶ電力システムを統合するための例示的な方法８００のフロー図である。方法８００は、たとえば、図１～図７で説明された電力分配システムを使用して実装され得る。動作８０１において、電流センサを含まない１つまたは複数の新しいＰＶサブシステムが、現在のＰＶエネルギー・システムに追加される。
動作８０３において、方法８００は、１つまたは複数の新しいＰＶシステムが、センサを有する現在のＰＶシステムと同じタイプのシステムであるかどうかを判断する。それが、同じタイプのＰＶシステム（たとえば、同じタイプのソーラー・パネルまたは同じ製造業者からのもの）である場合、方法８００は動作８０５を続けて行い、新しいＰＶシステムの電力が、ソーラー・パネルの数の偏差を使用して計算される。新しいＰＶシステムの電力は、単純に新しいＰＶシステムに含まれるパネルの数に基づいて直接計算され得るか、またはセンサを有する、以前のソーラー・パネルの数で除算された、新しいソーラー・パネルの数に比例する比を乗算することによって計算され得る。
動作８０３において、新しいＰＶシステムが、センサを含む現在のＰＶシステムと同じタイプではないと判断された場合、方法８００は動作８０７を続けて行い、重みをｋ回ランダムに選択し、ここで、ｋは、追加されている新しいＰＶシステムの数であり、それらの重みについて電力を計算する。
動作８０９において、ランダムに選択された重みの各々についての最も高い結果および最も低い結果は除外され、ｋ－２回の計算結果の平均が生成される。動作８１１において、システム要件を満たす結果の平均値が、新しいサブシステムの出力電力を決定するために計算される。たとえば、システム要件を満たす結果は、結果のセット全体の平均値からの、より大きな差を有する結果を含んでもよい。２つまたはそれ以上の同一の最も高い結果または最も低い結果がある実施形態では、それらの結果の各々は、システム要件を満たさない。
いくつかの実施形態では、本明細書で説明される方法は、新しいサブシステムの予測出力電力を決定または計算するようにトレーニングされた、人工知能（ＡＩ）および／または機械学習（ＭＬ）ニューラル・ネットワークを用いて使用および実装され得る。たとえば、センサを含むＰＶシステムについて測定された値、および新しいＰＶシステムについて計算された重み付けされた電力値（ならびに上記で説明された平均化された計算結果）が、センサを含まない新しいＰＶシステムによってもたらされる推定の電力、ならびにＰＶシステムの総電力を計算することができるニューラル・ネットワークを訓練するために使用され得る。別の例として、上記の式中に示されているδ、および伝達関数は、ＡＩ技法を用いて実現され得る。
上述の詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータ・メモリ内のデータ・ビットに対する動作のアルゴリズムおよび記号表現の観点から提示された。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理技術の当業者によって、その作業の要旨を、他の当業者に最も効果的に伝えるために使用される手段である。アルゴリズムは、ここでは、概して、所望の結果につながる首尾一貫した一連の動作であると考えられる。動作は、物理量の物理的操作を必要とするものである。
ただし、これらのおよび類似の用語のすべては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量に適用される好都合なラベルにすぎないことに留意すべきである。別段に明記されていない限り、上記の考察から明らかなように、説明全体にわたって、以下の特許請求の範囲に記載されたものなど、用語を利用する考察は、コンピュータ・システムのレジスタおよびメモリ内の物理（電子）量として表されるデータを、コンピュータ・システムのメモリまたはレジスあるいは他のそのような情報ストレージ、送信またはディスプレイ・デバイス内の物理量として同様に表される他のデータへと操作及び変換する、コンピュータ・システムまたは類似の電子的コンピューティング・デバイスの動作およびプロセスを指すことを諒解されたい。
本発明の実施形態は、本明細書における動作を実行するための装置にも関し得る。そのようなコンピュータ・プログラムは、非一時的コンピュータ可読媒体に記憶される。機械可読媒体は、機械（たとえば、コンピュータ）によって可読な形式で情報を記憶するための任意の機構を含む。たとえば、機械可読（たとえば、コンピュータ可読）媒体は、機械（たとえば、コンピュータ）可読記憶媒体（たとえば、読取り専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダム・アクセス・メモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク・ストレージ媒体、光学式記憶媒体、フラッシュ・メモリ・デバイス）を含む。
上述の図中に描かれているプロセスまたは方法は、ハードウェア（たとえば、回路、専用の論理回路など）、（たとえば、非一時的コンピュータ可読媒体上に具現化された）ソフトウェア、またはその両方の組合せを備える処理論理回路によって実行され得る。プロセスまたは方法は、いくつかの連続的動作の観点から上記で説明されたが、説明された動作のうちのいくつかは、異なる順序で実行され得ることを諒解されたい。その上、いくつかの動作は、連続的にではなく並列に実行され得る。本明細書で説明される実施形態は、何らの特定のプログラミング言語に準拠して説明されるものではない。本明細書で説明される本発明の実施形態の教示を実装するために、様々なプログラミング言語が使用され得ることが諒解されよう。
本発明の実施形態はまた、コンピュータ上で動作しているときに、上述の図中に描かれているプロセスまたは方法を前記コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムにも関し得る。
本開示の範囲内で、システムに対する様々な調節を行い得ることを、当業者は認識されよう。
以下の各節および／または例は、特定の実施形態またはその例に関係する。例における詳細は、１つまたは複数の実施形態のどこでも用い得る。異なる実施形態または例の様々な特徴は、様々な異なる適用例に適するように、含まれているいくつかの特徴および除外されている他の特徴と、様々に組み合わせられ得る。例は、本明細書で説明される実施形態および例による、方法、方法の行為を実行するための手段、機械によって実行されたとき、機械に、方法の行為を実行させる命令を含む少なくとも１つの機械可読媒体、あるいは装置またはシステムなどの主題を含み得る。様々な構成要素は、説明される動作または機能を実行するための手段であり得る。
一実施形態は、複数の太陽光発電（ＰＶ）エネルギー・システムからの電力を管理する方法を提供する。方法は、ＰＶエネルギー・システムのサブセットの出力を測定することを含み、ここで、ＰＶエネルギー・システムのサブセットの各々は、対応する電流センサを含み、ＰＶエネルギー・システムの残りは、電流センサを有さない。方法はまた、センサを有するＰＶエネルギー・システムの測定出力に基づいて、ＰＶエネルギー・システムのうちのすべての総電力を計算することを含む。方法はまた、１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を決定することと、データ・センタ内の１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を決定することとを含む。方法はまた、ストレージ・システムを充電するかまたはＩＴクラスタに電力供給するために、ＰＶエネルギー・システムからのエネルギーを選択的に利用することを含む。一実施形態では、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムは、センサを有するＰＶエネルギー・システムと同じタイプのＰＶセルを含み、総電力を計算することは、センサを有するＰＶエネルギー・システムの各々の電力レベルを、センサを有さないＰＶエネルギー・システムの各々に適用することを含む。一実施形態では、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムは、ＰＶエネルギー・システムのサブセットと同じタイプのＰＶセルを含み、総電力を計算することは、ＰＶエネルギー・システムのサブセットのパネルの数で除算された、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムのパネルの数に比例する比を乗算することを含む。一実施形態では、総電力を計算することは、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの各々のための重みを数値的に選択することによって、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの各々について電力レベルを計算することを含む。一実施形態では、総電力を計算することは、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムのための重みの各々からの最も高い値および最も低い値に対応する電力レベル計算結果を除外することと、残りの電力レベル計算結果の平均値を計算することとをも含む。一実施形態では、総電力を計算することは、機械学習（ＭＬ）ニューラル・ネットワークを利用して、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの予測出力電力を計算することと、ＭＬニューラル・ネットワークを使用して計算された予測出力電力に基づいて、総電力を計算することとを含む。一実施形態では、総電力は、１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を下回り、複数のＰＶエネルギー・システムからのエネルギーは、１つまたは複数のストレージ・システムを充電するために利用される。一実施形態では、総電力は、１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を上回り、複数のＰＶエネルギー・システムからのエネルギーは、１つまたは複数のＩＴクラスタに電力供給するために利用される。
本開示の別の実施形態は、データ・センタを含む。データ・センタは、多数のＰＶエネルギー・システム、電流センサを含むＰＶエネルギー・システムのサブセット、および電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの残りを含む。データ・センタは、１つまたは複数のストレージ・システムと、１つまたは複数のＩＴクラスタと、少なくとも１つの電力コントローラをも含む。電力コントローラは、電流センサを有するＰＶエネルギー・システムの出力を測定し、センサを有するＰＶエネルギー・システムの測定出力に基づいて、ＰＶエネルギー・システムのうちのすべての総電力を計算するように構成される。電力コントローラはまた、１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を決定し、１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を決定するように構成される。電力コントローラはまた、ストレージ・システムを充電するかまたはＩＴクラスタに電力供給するために、ＰＶエネルギー・システムからのエネルギーを選択的に利用するように構成される。一実施形態では、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムは、センサを有するＰＶエネルギー・システムと同じタイプのＰＶセルを含み、電力コントローラは、センサを有するＰＶエネルギー・システムの各々の電力レベルを、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの各々に適用することによって、総電力を計算するように構成される。一実施形態では、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムは、電流センサを有するＰＶエネルギー・システムと同じタイプのＰＶセルを含み、電力コントローラは、電流センサを有するＰＶエネルギー・システムのパネルの数で除算された、電流センサを有さないＰＶシステムのパネルの数に比例する比を乗算することによって、総電力を計算するように構成される。一実施形態では、電力コントローラはまた、電流センサを有さない１つまたは複数の追加のＰＶエネルギー・システムを受け入れ、異なる動作モードですべてのＰＶエネルギー・システムを管理し、動作させるように構成され、動作モードは、切断モードと、１つまたは複数のストレージ・システムを充電するための充電モードと、１つまたは複数のＩＴクラスタに電力供給するための接続モードとを含む。一実施形態では、総電力を計算することは、機械学習（ＭＬ）ニューラル・ネットワークを使用して、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの予測出力電力を計算することと、ＭＬニューラル・ネットワークを使用して計算された予測出力電力に基づいて、総電力を計算することとを含む。一実施形態では、総電力は、１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を下回り、複数のＰＶエネルギー・システムからのエネルギーは、ストレージ・システムを充電するために利用される。一実施形態では、総電力は、１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を上回り、複数のＰＶエネルギー・システムからのエネルギーは、ＩＴクラスタに電力供給するために利用される。
本開示の別の実施形態は、データ・センタ内の太陽光発電（ＰＶ）電力システムを統合するための方法を含む。方法は、電流センサを含まない少なくとも１つの新しいＰＶエネルギー・システムを、データ・センタに追加することを含む。方法はまた、新しいＰＶエネルギー・システムが、以前にインストールされたＰＶエネルギー・システムと同じタイプのＰＶセルを含むかどうかを判断することを含む。新しいＰＶエネルギー・システムが、以前にインストールされたＰＶエネルギー・システムと同じタイプのＰＶセルを含む場合、方法は、以前にインストールされたＰＶエネルギー・システムの各々の電力レベルを、新しいＰＶエネルギー・システムの各々に適用することによって、すべてのＰＶエネルギー・システムの総電力を計算することを含む。新しいＰＶエネルギー・システムが、以前にインストールされたＰＶエネルギー・システムと同じタイプのＰＶセルを含まない場合、方法は、以前にインストールされたＰＶエネルギー・システムのパネルの数で除算された、新しいＰＶエネルギー・システムのパネルの数に比例する比を乗算することによって、すべてのＰＶエネルギー・システムの総電力を計算することとを含む。一実施形態では、新しいＰＶエネルギー・システムは、以前にインストールされたエネルギー・システムと同じタイプのＰＶセルを含まず、総電力を計算することは、電流センサを有さない新しいＰＶシステムの各々のための重みを数値的に選択することによって、電流センサを有さない新しいＰＶシステムの各々について電力レベルを計算することを含む。一実施形態では、総電力を計算することは、新しいＰＶシステムの各々のための数値的に選択された重みの各々からの最も高い値および最も低い値に対応する電力レベルの計算結果を除外することと、残りの電力レベル計算結果の平均値を計算することとをさらに含む。一実施形態では、総電力は、１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を下回り、すべてのＰＶエネルギー・システムからのエネルギーは、ストレージ・システムを充電するために利用される。一実施形態では、総電力は、１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を上回り、すべてのＰＶエネルギー・システムからのエネルギーは、ＩＴクラスタに電力供給するために利用される。
以上の明細書では、本発明は、その特定の実施形態を参照して説明された。ただし、本発明のより広い趣旨および範囲から逸脱することなく、実施形態の様々な改変および変更を行うことができる。したがって、本明細書および図面は、限定的な意味ではなく例示的な意味で考慮されるべきである。

Claims (21)

  1. 複数の太陽光発電（ＰＶ）エネルギー・システムからの電力を管理する方法であって、
    ＰＶエネルギー・システムのサブセットの出力を測定することであって、前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットの各々が、対応する電流センサを含み、前記ＰＶエネルギー・システムの残りが、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムを含む、出力を測定することと、
    前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットの測定された前記出力に基づいて、前記ＰＶエネルギー・システムのうちのすべての総電力を計算することと、
    １つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を決定することと、
    データ・センタ内の１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を決定することと、
    前記１つまたは複数のストレージ・システムを充電するか、または前記１つまたは複数のＩＴクラスタに電力供給するために、複数の前記ＰＶエネルギー・システムからのエネルギーを選択的に利用することと
    を備える、方法。
  2. 前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムが、前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットと同じタイプのＰＶセルを含み、前記総電力を計算することが、前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットの各々の電力レベルを、前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの各々に適用することを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムが、前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットと同じタイプのＰＶセルを含み、前記総電力を計算することが、前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットのパネルの数で除算された、前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムのパネルの数に比例する比を乗算することを含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記総電力を計算することが、
    前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの各々のための重みを数値的に選択することによって、前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの各々について電力レベルを計算すること
    を備える、請求項１に記載の方法。
  5. 前記総電力を計算することが、
    前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの各々のための選択された前記重みの各々からの最も高い値および最も低い値に対応する電力レベル計算結果を除外することと、
    残りの電力レベル計算結果の平均値を計算することと
    をさらに備える、請求項４に記載の方法。
  6. 前記総電力を計算することが、
    機械学習（ＭＬ）ニューラル・ネットワークを使用して、前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの予測の出力電力を計算することと、
    前記ＭＬニューラル・ネットワークを使用して計算された前記予測の出力電力に基づいて、前記総電力を計算することと
    を備える、請求項１に記載の方法。
  7. 前記総電力が、１つまたは複数のストレージ・システムのための前記充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの前記電力閾値を下回り、複数の前記ＰＶエネルギー・システムからのエネルギーが、前記１つまたは複数のストレージ・システムを充電するために利用される、請求項１に記載の方法。
  8. 前記総電力が、１つまたは複数のストレージ・システムのための前記充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの前記電力閾値を上回り、複数の前記ＰＶエネルギー・システムからのエネルギーが、前記１つまたは複数のＩＴクラスタに電力供給するために利用される、請求項１に記載の方法。
  9. データ・センタ・システムであって、
    複数の太陽光発電（ＰＶ）エネルギー・システムと、
    各々が、対応する電流センサを含む、複数の前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットであって、ここで、前記ＰＶエネルギー・システムの残りが、電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムを含む、複数の前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットと、
    １つまたは複数のストレージ・システムと、
    １つまたは複数のＩＴクラスタと、
    少なくとも１つの電力コントローラであって、
    電流センサを含む前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットの出力を測定することと、
    前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットの測定された前記出力に基づいて、複数の前記ＰＶエネルギー・システムのうちのすべての総電力を計算することと、
    前記１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を決定することと、
    前記１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を決定することと、
    前記１つまたは複数のストレージ・システムを充電するか、または前記１つまたは複数のＩＴクラスタに電力供給するために、複数の前記ＰＶエネルギー・システムからのエネルギーを選択的に利用することと
    を行うように構成された少なくとも１つの電力コントローラと
    を備える、データ・センタ・システム。
  10. 前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムが、前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットと同じタイプのＰＶセルを含み、前記少なくとも１つの電力コントローラが、前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットの各々の電力レベルを、前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの各々に適用することによって、前記総電力を計算することを行うように構成された、請求項９に記載のシステム。
  11. 前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムが、前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットと同じタイプのＰＶセルを含み、前記少なくとも１つの電力コントローラが、前記ＰＶエネルギー・システムのサブセットのパネルの数で除算された、前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムのパネルの数に比例する比を乗算することによって、前記総電力を計算することを行うように構成された、請求項９に記載のシステム。
  12. 前記電力コントローラは、
    １つまたは複数の追加の電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムを受け入れることと、
    異なる動作モードですべての前記ＰＶエネルギー・システムを管理し、動作させることであって、前記動作モードが、切断モードと、前記１つまたは複数のストレージ・システムを充電するための充電モードと、前記１つまたは複数のＩＴクラスタに電力供給するための接続モードとを含む、すべての前記ＰＶエネルギー・システムを管理し、動作させることと
    を行うようにさらに構成された、請求項９に記載のシステム。
  13. 前記総電力を計算することが、
    機械学習（ＭＬ）ニューラル・ネットワークを使用して、前記電流センサを有さないＰＶエネルギー・システムの予測の出力電力を計算することと、
    前記ＭＬニューラル・ネットワークを使用して計算された前記予測の出力電力に基づいて、前記総電力を計算することと
    を備える、請求項９に記載のシステム。
  14. 前記総電力が、１つまたは複数のストレージ・システムのための前記充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの前記電力閾値を下回り、複数の前記ＰＶエネルギー・システムからのエネルギーが、前記１つまたは複数のストレージ・システムを充電するために利用される、請求項９に記載のシステム。
  15. 前記総電力が、１つまたは複数のストレージ・システムのための前記充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの前記電力閾値を上回り、複数の前記ＰＶエネルギー・システムからのエネルギーが、前記１つまたは複数のＩＴクラスタに電力供給するために利用される、請求項９に記載のシステム。
  16. データ・センタ内の太陽光発電（ＰＶ）電力システムを統合するための方法であって、前記方法は、
    前記データ・センタに少なくとも１つの新しいＰＶエネルギー・システムを追加することであって、前記新しいＰＶエネルギー・システムが、電流センサを含まない、少なくとも１つの新しいＰＶエネルギー・システムを追加することと、
    少なくとも１つの前記新しいＰＶエネルギー・システムが、以前にインストールされたＰＶエネルギー・システムと同じタイプのＰＶセルを含むかどうかを判断することと、
    少なくとも１つの前記新しいＰＶエネルギー・システムが、前記以前にインストールされたＰＶエネルギー・システムと同じタイプの前記ＰＶセルを含む場合、前記以前にインストールされたＰＶエネルギー・システムの各々の電力レベルを、前記新しいＰＶエネルギー・システムの各々に適用することによって、すべてのＰＶエネルギー・システムの総電力を計算することと、
    少なくとも１つの前記新しいＰＶエネルギー・システムが、前記以前にインストールされたＰＶエネルギー・システムと同じタイプの前記ＰＶセルを含まない場合、前記以前にインストールされたＰＶエネルギー・システムのパネルの数で除算された、前記新しいＰＶエネルギー・システムのパネルの数に比例する比を乗算することによって、すべてのＰＶエネルギー・システムの総電力を計算することと
    を備える、方法。
  17. 少なくとも１つの前記新しいＰＶエネルギー・システムが、前記以前にインストールされたエネルギー・システムと同じタイプのＰＶセルを含まず、
    前記総電力を計算することが、
    電流センサを有さない少なくとも１つの前記新しいＰＶシステムの各々のための重みを数値的に選択することによって、電流センサを有さない少なくとも１つの前記新しいＰＶシステムの各々について電力レベルを計算すること
    を備える、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記総電力を計算することが、
    少なくとも１つの前記新しいＰＶシステムの各々のための数値的に選択された前記重みの各々からの最も高い値および最も低い値に対応する電力レベル計算結果を除外することと、
    残りの電力レベル計算結果の平均値を計算することと
    をさらに備える、請求項１７に記載の方法。
  19. 前記総電力が、１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を下回り、すべての前記ＰＶエネルギー・システムからのエネルギーが、前記１つまたは複数のストレージ・システムを充電するために利用される、請求項１６に記載の方法。
  20. 前記総電力が、１つまたは複数のストレージ・システムのための充電閾値を上回り、１つまたは複数のＩＴクラスタの電力閾値を上回り、すべてのＰＶエネルギー・システムからのエネルギーが、前記１つまたは複数のＩＴクラスタに電力供給するために利用される、請求項１６に記載の方法。
  21. コンピュータ上で動作しているときに、請求項１～８または請求項１６～２０のいずれかに記載の方法を前記コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
JP2022005226A 2021-01-20 2022-01-17 複数の太陽光発電システムを統合するためのシステムおよび方法 Active JP7274006B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/153,418 2021-01-20
US17/153,418 US11233404B1 (en) 2021-01-20 2021-01-20 System and methods for integrating multiple photovoltaic systems

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022050643A true JP2022050643A (ja) 2022-03-30
JP7274006B2 JP7274006B2 (ja) 2023-05-15

Family

ID=79689779

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022005226A Active JP7274006B2 (ja) 2021-01-20 2022-01-17 複数の太陽光発電システムを統合するためのシステムおよび方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11233404B1 (ja)
EP (1) EP3965244A3 (ja)
JP (1) JP7274006B2 (ja)
CN (1) CN114825315A (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11990757B2 (en) * 2021-01-25 2024-05-21 Baidu Usa Llc Current detection based renewable energy system for a data center

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004047875A (ja) * 2002-07-15 2004-02-12 Sharp Corp 発電量予測装置、発電量送信装置、日射量測定装置および発電量予測方法
JP2012124188A (ja) * 2010-12-06 2012-06-28 Hitachi Ltd 太陽光発電量予測装置，太陽光発電量予測方法，系統電圧制御装置，系統電圧制御方法
JP2012152093A (ja) * 2010-12-28 2012-08-09 Panasonic Corp 電力制御装置
JP2014180130A (ja) * 2013-03-14 2014-09-25 Omron Corp 電力制御装置、電力制御方法、プログラム、および電力制御システム
JP2016096647A (ja) * 2014-11-14 2016-05-26 イーソル株式会社 太陽光発電システム、太陽光発電システムにおける充電制御方法
JP6045769B1 (ja) * 2016-05-24 2016-12-14 三菱電機株式会社 発電量推定装置、配電系統システムおよび発電量推定方法
JP2017200360A (ja) * 2016-04-28 2017-11-02 清水建設株式会社 太陽光発電量予測システム、太陽光発電量予測方法、プログラム
JP2018093661A (ja) * 2016-12-06 2018-06-14 長州産業株式会社 太陽電池モジュール劣化防止機能を備えた太陽光発電システム及び太陽光発電システムにおける太陽電池モジュールの劣化防止方法
WO2019155507A1 (ja) * 2018-02-06 2019-08-15 Tdk株式会社 直流給電システム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8970176B2 (en) * 2010-11-15 2015-03-03 Bloom Energy Corporation DC micro-grid
US11217995B2 (en) * 2015-11-26 2022-01-04 Mitsubishi Electric Corporation Power-distribution-system management apparatus, power-distribution-system management system, and power-generation-amount estimating method
US10003200B2 (en) * 2016-01-04 2018-06-19 Schneider Electric It Corporation Decentralized module-based DC data center
KR102187383B1 (ko) * 2020-05-11 2020-12-04 주식회사 주왕산업 태양광 모듈별 발전전류를 관리하는 태양광 발전 시스템

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004047875A (ja) * 2002-07-15 2004-02-12 Sharp Corp 発電量予測装置、発電量送信装置、日射量測定装置および発電量予測方法
JP2012124188A (ja) * 2010-12-06 2012-06-28 Hitachi Ltd 太陽光発電量予測装置，太陽光発電量予測方法，系統電圧制御装置，系統電圧制御方法
JP2012152093A (ja) * 2010-12-28 2012-08-09 Panasonic Corp 電力制御装置
JP2014180130A (ja) * 2013-03-14 2014-09-25 Omron Corp 電力制御装置、電力制御方法、プログラム、および電力制御システム
JP2016096647A (ja) * 2014-11-14 2016-05-26 イーソル株式会社 太陽光発電システム、太陽光発電システムにおける充電制御方法
JP2017200360A (ja) * 2016-04-28 2017-11-02 清水建設株式会社 太陽光発電量予測システム、太陽光発電量予測方法、プログラム
JP6045769B1 (ja) * 2016-05-24 2016-12-14 三菱電機株式会社 発電量推定装置、配電系統システムおよび発電量推定方法
JP2018093661A (ja) * 2016-12-06 2018-06-14 長州産業株式会社 太陽電池モジュール劣化防止機能を備えた太陽光発電システム及び太陽光発電システムにおける太陽電池モジュールの劣化防止方法
WO2019155507A1 (ja) * 2018-02-06 2019-08-15 Tdk株式会社 直流給電システム

Also Published As

Publication number Publication date
EP3965244A2 (en) 2022-03-09
EP3965244A3 (en) 2022-05-11
CN114825315A (zh) 2022-07-29
JP7274006B2 (ja) 2023-05-15
US11233404B1 (en) 2022-01-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Krata et al. Real-time coordinated voltage support with battery energy storage in a distribution grid equipped with medium-scale PV generation
Eghtedarpour et al. Distributed charge/discharge control of energy storages in a renewable‐energy‐based DC micro‐grid
Brka et al. Predictive power management strategies for stand-alone hydrogen systems: Lab-scale validation
Akella et al. Distributed power balancing for the FREEDM system
US20160190822A1 (en) Microgrid energy management system and power storage method for energy storage system
Williams et al. Integrating renewable energy using a smart distribution system: Potential of self-regulating demand response
Alam et al. Energy management in DC microgrid with an efficient voltage compensation mechanism
Chauhan et al. Intelligent energy management system for PV-battery-based microgrids in future DC homes
Chauhan et al. Management of renewable energy source and battery bank for power losses optimization
Cui et al. An optimal energy co-scheduling framework for smart buildings
JP2022050643A (ja) 複数の太陽光発電システムを統合するためのシステムおよび方法
Pippi et al. A unified control strategy for voltage regulation and congestion management in active distribution networks
Radwan et al. Bidirectional power management in hybrid AC-DC islanded microgrid system
Liu et al. Function controller design in tertiary level for DC microgrid clusters
US20190288516A1 (en) System and method for operating a mains power grid
CN106094523B (zh) 基于效率和均流指标面积和最大的并联供电系统优化方法
Huang et al. Small-signal modeling and controller design of energy sharing controlled distributed battery system
Mahmud et al. Control of renewable energy systems
Korada et al. Adaptive power management algorithm for multi-source DC microgrid system
KR101299269B1 (ko) 배터리 에너지 저장 시스템
Naresh Kumar et al. Energy management scheme for green homes using artificial neural network
Xu et al. Distributed Finite-time Power Management for Hybrid Energy Storage Systems in DC microgrids
EP2940823B1 (en) Power demand adjustment system and power demand adjustment method
Ganesh et al. Implementation of optimized extreme learning machine-based energy storage scheme for grid connected photovoltaic system
Cherukuri et al. A real time control strategy for improvement of autonomous operation in AC/DC micro grids using electric springs

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220117

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20221026

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221213

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230313

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230404

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230428

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7274006

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150