Tendenze e sviluppi nel settore delle energie rinnovabili
In che modo l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e l'Internet delle cose influenzano l'energia pulita del futuro
Le moderne alternative energetiche ecocompatibili, come quelle eoliche, solari, idroelettriche e mareomotrici, stanno registrando una rapida crescita e pongono costantemente gli ingegneri di fronte a nuove sfide. La pressione per creare alternative a basse emissioni a lungo termine all’energia prodotta dal gas e dal carbone è in costante aumento. In questo contesto, aspetti finanziari, misure politiche, incentivi fiscali, tariffe in aumento e fluttuazioni di mercato influenzano in egual misura sia le aziende che i consumatori. Per competere con successo con le opzioni non rinnovabili consolidate, le tecnologie energetiche verdi necessitano di un elevato livello di prestazioni ed efficienza. Inoltre, le funzionalità migliorate delle batterie e l’impiego dell’intelligenza artificiale (incluso l’apprendimento automatico) offrono un potenziale promettente.
Le batterie agli ioni di litio: un'innovazione nella tecnologia delle batterie
La capacità complessiva e l'affidabilità dell'energia verde devono eguagliare, o almeno essere paragonabili, a quelle del petrolio e del carbone affinché rappresentino un'alternativa interessante. Le sfide di lunga data per raggiungere questo obiettivo costituiscono attualmente le principali priorità tecnologiche e progettuali per gli operatori del settore e, lentamente ma inesorabilmente, si stanno ottenendo molti successi e progressi notevoli. Ad esempio, i pannelli solari per uso privato sono presenti sul mercato già dagli anni '70, ma solo di recente la produzione di energia solare è diventata la fonte attiva di potenza in megawatt in più rapida crescita nel settore delle energie rinnovabili. Non solo le prime versioni delle celle solari fotovoltaiche al silicio erano estremamente costose da produrre, ma anche la tecnologia delle batterie era ancora poco matura all'epoca. La conservazione dell'energia prodotta nelle ore di picco era inefficiente, con conseguenti carenze energetiche durante la notte o in condizioni di cielo coperto. La necessità di assorbire energia nei momenti di massimo carico (con elevata corrente e contemporanea riduzione delle perdite di energia durante lo stoccaggio) ha portato negli ultimi anni a significativi progressi nel settore della tecnologia delle batterie. Negli ultimi anni le batterie agli ioni di litio a stato liquido e a stato solido hanno registrato un’evoluzione molto più significativa rispetto alle tradizionali batterie al piombo-acido. I maggiori costi di acquisto sono oggi compensati dalla maggiore densità energetica, dalle dimensioni ridotte, dal peso contenuto e dalla maggiore durata.
Ottimizzazione dei sistemi di accumulo di energia e prolungamento della durata delle batterie all’avanguardia
Il passaggio alle batterie agli ioni di litio e l'elettrificazione delle funzioni di controllo sotto forma di sistemi di gestione delle batterie sono fondamentali per sfruttare appieno il potenziale dell'energia solare e di altre fonti rinnovabili. All'interno di un sistema di gestione delle batterie è possibile apportare modifiche al circuito stampato, che a loro volta possono migliorare la funzionalità complessiva di una determinata unità. Il sistema di gestione della batteria funge da “cervello” della batteria, assegnando priorità ai carichi elettrici e arrestando e avviando l’alimentazione e l’erogazione di corrente. La regolazione dell’assorbimento e dell’erogazione di corrente in un sistema di produzione di picco preserva la durata a lungo termine della batteria e previene la perdita della capacità di corrente ad alta velocità.
Tra le strategie di mitigazione dei danni vi è il monitoraggio accurato del livello di carica della batteria. I connettori nei circuiti stampati del sistema di gestione della batteria sono una componente essenziale della trasmissione del segnale, necessaria per la comunicazione in tempo reale degli stati attivi della batteria. Un monitoraggio costante e accurato previene la perdita di segnali, livelli di carica e la capacità intrinseca della batteria di immagazzinare energia. Il monitoraggio dello stato della batteria tramite sensori previene la scarica eccessiva, che potrebbe causare danni interni. I sistemi di monitoraggio attivo per la gestione della batteria impediscono inoltre l’utilizzo prolungato delle massime intensità di corrente, che nel tempo comporta una perdita minima ma costante delle prestazioni del dispositivo. Ciò vale anche per l'utilizzo di ricariche ad alta intensità o ad alta velocità. La comunicazione attiva all'interno del sistema di gestione consente all'unità batteria di regolare la carica e di utilizzare la ricarica ad alta velocità solo nei momenti ottimali della produzione di energia. Nel caso dell'energia solare, una strategia per massimizzare l'efficienza consiste nel mantenere la capacità di assorbimento di corrente elevata solo nelle ore di picco della luce diurna. D'altra parte, una scarica rapida della batteria porta a una corrente di uscita elevata, che nel tempo può causare una perdita di prestazioni; pertanto, anche questa fonte di danno opposta può essere evitata grazie a un sistema di gestione della batteria ottimizzato e progettato in modo intelligente.
Tra le strategie di mitigazione dei danni vi è il monitoraggio accurato del livello di carica della batteria. I connettori nei circuiti stampati del sistema di gestione della batteria sono una componente essenziale della trasmissione del segnale, necessaria per la comunicazione in tempo reale degli stati attivi della batteria. Un monitoraggio costante e accurato previene la perdita di segnali, livelli di carica e la capacità intrinseca della batteria di immagazzinare energia. Il monitoraggio dello stato della batteria tramite sensori previene la scarica eccessiva, che potrebbe causare danni interni. I sistemi di monitoraggio attivo per la gestione della batteria impediscono inoltre l’utilizzo prolungato delle massime intensità di corrente, che nel tempo comporta una perdita minima ma costante delle prestazioni del dispositivo. Ciò vale anche per l'utilizzo di ricariche ad alta intensità o ad alta velocità. La comunicazione attiva all'interno del sistema di gestione consente all'unità batteria di regolare la carica e di utilizzare la ricarica ad alta velocità solo nei momenti ottimali della produzione di energia. Nel caso dell'energia solare, una strategia per massimizzare l'efficienza consiste nel mantenere la capacità di assorbimento di corrente elevata solo nelle ore di picco della luce diurna. D'altra parte, una scarica rapida della batteria porta a una corrente di uscita elevata, che nel tempo può causare una perdita di prestazioni; pertanto, anche questa fonte di danno opposta può essere evitata grazie a un sistema di gestione della batteria ottimizzato e progettato in modo intelligente.
Sistema di contatti ottimizzato nel sistema di gestione della batteria
I connettori SMT, che sono sia robusti sia in grado di impedire la perdita di segnali elettrici, sono di fondamentale importanza per la regolazione della batteria. Per massimizzare l’autonomia e l’efficienza di una batteria, un connettore deve mantenere il segnale anche in caso di movimento e sollecitazioni sul circuito stampato. Un connettore a doppio contatto rappresenta un’ottima opzione per massimizzare la capacità di rilevamento di un sistema di gestione per il monitoraggio dello stato della batteria. A differenza dei sistemi di contatto tradizionali con contatto a lama e a molla, il sistema di contatto a doppia faccia è neutro dal punto di vista del genere (sia il contatto a lama che quello a molla sono presenti su ogni presa e su ogni spina). Su ogni singolo pin viene stabilito un doppio contatto, garantendo così la massima affidabilità di contatto per il segnale.
La superficie di contatto liscia e doppia del connettore zero8 assicura un collegamento rapido e sicuro (vedi fig. 1). All’interno, il connettore zero8 impedisce inoltre che i contatti vengano inseriti in modo errato durante l’installazione, immergendoli nel corpo isolante e proteggendoli così da eventuali danni.
La superficie di contatto liscia e doppia del connettore zero8 assicura un collegamento rapido e sicuro (vedi fig. 1). All’interno, il connettore zero8 impedisce inoltre che i contatti vengano inseriti in modo errato durante l’installazione, immergendoli nel corpo isolante e proteggendoli così da eventuali danni.
Non si intravede ancora la fine dell'evoluzione delle batterie agli ioni di litio. I consumatori continuano a richiedere che i veicoli elettrici percorrano distanze sempre maggiori con una singola ricarica. Più cicli di carica e scarica subisce una batteria, più il suo rendimento peggiora nel tempo. Tuttavia, un sistema di gestione della batteria ben progettato può mitigare i danni e prolungarne la durata.
Ottimizzazione della produzione energetica tramite l'apprendimento automatico
Le nuove tecnologie applicate alle batterie e ai relativi sistemi di gestione aprono nuove possibilità nel settore dell'energia pulita. L'avvento dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e dell'Internet delle cose (IoT) offre il potenziale per migliorare l'efficienza dei dispositivi.
L'IoT, ovvero l'Internet delle cose, comprende enormi quantità di dati provenienti da milioni di dispositivi elettronici. L'intelligenza artificiale (IA) cerca di imitare l'intelligenza e la creatività umane per svolgere determinati compiti. L'apprendimento automatico è un sottoinsieme del concetto più ampio di IA e si concentra sull'analisi dei dati IoT disponibili, utilizzando le funzionalità dell'IA per interpretarli. L’apprendimento automatico sfrutta tali dati per prendere decisioni ottimali senza intervento umano diretto. Grazie alla capacità di elaborare enormi quantità di dati in
ingresso e di decidere all’interno di un sistema in frazioni di secondo, l’apprendimento automatico rende fattibili impianti solari, eolici, idroelettrici e a energia mareomotrice su larga scala. Ad esempio, l'IA può elaborare nuove informazioni IoT sulle condizioni meteorologiche in arrivo e quindi adattare la tecnologia per la produzione di energia idroelettrica o mareomotrice, al fine di sfruttare i vantaggi dell'aumento della velocità dell'acqua o delle maree più alte. I sistemi di apprendimento automatico possono essere utilizzati anche per il rilevamento di anomalie. In presenza di un disturbo esterno, il sistema può prendere decisioni senza intervento umano, modificando i parametri di funzionamento. In caso di maltempo o altre condizioni estreme casuali, l’apprendimento automatico può decidere di interrompere temporaneamente la produzione di energia per proteggere l’hardware critico dal sovraccarico ed evitare costosi guasti al sistema.
Per far fronte alle difficoltà causate da interferenze esterne, un sistema deve riconoscere il problema e reagire tempestivamente. Più velocemente un sistema di machine learning è in grado di comunicare internamente, più velocemente può adattarsi. La velocità di oltre 25 Gbit/s non solo è presente da tempo nel settore IoT, ma è diventata anche lo standard per i data center. Tuttavia, la tecnologia è ancora ben lungi dall’aver esaurito il proprio potenziale. Anche i requisiti del PCIe 5.0 sono ora il doppio rispetto a quelli del suo predecessore PCIe 4.0, con una velocità massima di trasferimento dati di 32 GT/s (Gigabit al secondo). La scelta di un connettore affidabile ad alta velocità rappresenta la soluzione ottimale per elaborare e interpretare le informazioni provenienti dal settore IoT alla massima velocità in una soluzione a energia verde.
L'IoT, ovvero l'Internet delle cose, comprende enormi quantità di dati provenienti da milioni di dispositivi elettronici. L'intelligenza artificiale (IA) cerca di imitare l'intelligenza e la creatività umane per svolgere determinati compiti. L'apprendimento automatico è un sottoinsieme del concetto più ampio di IA e si concentra sull'analisi dei dati IoT disponibili, utilizzando le funzionalità dell'IA per interpretarli. L’apprendimento automatico sfrutta tali dati per prendere decisioni ottimali senza intervento umano diretto. Grazie alla capacità di elaborare enormi quantità di dati in
ingresso e di decidere all’interno di un sistema in frazioni di secondo, l’apprendimento automatico rende fattibili impianti solari, eolici, idroelettrici e a energia mareomotrice su larga scala. Ad esempio, l'IA può elaborare nuove informazioni IoT sulle condizioni meteorologiche in arrivo e quindi adattare la tecnologia per la produzione di energia idroelettrica o mareomotrice, al fine di sfruttare i vantaggi dell'aumento della velocità dell'acqua o delle maree più alte. I sistemi di apprendimento automatico possono essere utilizzati anche per il rilevamento di anomalie. In presenza di un disturbo esterno, il sistema può prendere decisioni senza intervento umano, modificando i parametri di funzionamento. In caso di maltempo o altre condizioni estreme casuali, l’apprendimento automatico può decidere di interrompere temporaneamente la produzione di energia per proteggere l’hardware critico dal sovraccarico ed evitare costosi guasti al sistema.
Per far fronte alle difficoltà causate da interferenze esterne, un sistema deve riconoscere il problema e reagire tempestivamente. Più velocemente un sistema di machine learning è in grado di comunicare internamente, più velocemente può adattarsi. La velocità di oltre 25 Gbit/s non solo è presente da tempo nel settore IoT, ma è diventata anche lo standard per i data center. Tuttavia, la tecnologia è ancora ben lungi dall’aver esaurito il proprio potenziale. Anche i requisiti del PCIe 5.0 sono ora il doppio rispetto a quelli del suo predecessore PCIe 4.0, con una velocità massima di trasferimento dati di 32 GT/s (Gigabit al secondo). La scelta di un connettore affidabile ad alta velocità rappresenta la soluzione ottimale per elaborare e interpretare le informazioni provenienti dal settore IoT alla massima velocità in una soluzione a energia verde.
La miniaturizzazione continua a rappresentare la tendenza tecnica in molti settori e il modulo dei connettori ad alta velocità “Colibri®” di ept è perfetto per le stazioni dati, l’archiviazione dei dati e altre funzionalità necessarie per l’IoT, l’IIoT e l’apprendimento automatico, nonché per le reti elettriche e le micro-reti destinate allo stoccaggio di energia.
Con lo sviluppo di tecnologie affidabili nel campo dell’energia solare, eolica, idroelettrica e geotermica, i nuovi prodotti richiedono strumenti di gestione sempre più potenti. I connettori si sono rivelati fondamentali per il successo dei sistemi di gestione delle batterie all’avanguardia e per l’ottimizzazione dell’apprendimento automatico. Nel settore delle energie pulite c’è ancora molta strada da fare, e una progettazione efficiente dei circuiti stampati rende i requisiti avanzati di elettrificazione – come le rapide reazioni dell’apprendimento automatico e una tecnologia delle batterie ottimizzata – sufficientemente realizzabili da poter competere con le fonti obsolete come il gas e il carbone.
Con lo sviluppo di tecnologie affidabili nel campo dell’energia solare, eolica, idroelettrica e geotermica, i nuovi prodotti richiedono strumenti di gestione sempre più potenti. I connettori si sono rivelati fondamentali per il successo dei sistemi di gestione delle batterie all’avanguardia e per l’ottimizzazione dell’apprendimento automatico. Nel settore delle energie pulite c’è ancora molta strada da fare, e una progettazione efficiente dei circuiti stampati rende i requisiti avanzati di elettrificazione – come le rapide reazioni dell’apprendimento automatico e una tecnologia delle batterie ottimizzata – sufficientemente realizzabili da poter competere con le fonti obsolete come il gas e il carbone.
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