Trends und Entwicklungen von erneuerbaren Energien
Wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und das Internet of the Things die saubere Energie der Zukunft beeinflussen
Moderne, umweltfreundliche Energiealternativen durch beispielsweise Wind, Sonne, Wasserkraft und Gezeitenverschiebung entwickeln sich rasant und stellen Ingenieure stetig vor neue Herausforderungen. Der Druck wird immer größer, langfristig emissionsarme Alternativen zu Gas- und Kohlestrom zu schaffen. Dabei beeinflussen finanzielle Aspekte, politische Maßnahmen, Steueranreize, steigende Tarife und Marktschwankungen Unternehmen und Verbraucher gleichermaßen. Um erfolgreich mit den etablierten nicht erneuerbaren Optionen konkurrieren zu können, benötigen grüne Energietechnologien ein hohes Maß an Leistung und Effizienz. Ferner bieten verbesserte Batteriefunktionen und der Einsatz von KI (einschließlich maschinellem Lernen) ein vielversprechendes Potenzial.
Lithium-Ionen-Batterien als Innovation in der Batterietechnologie
Die Gesamtkapazität und Zuverlässigkeit grüner Energie muss mit der von Öl und Kohle gleichziehen oder zumindest vergleichbar sein, damit sie eine attraktive Alternative darstellt. Die seit langem bestehenden Herausforderungen, um dieses Ziel zu erreichen, sind derzeit die wichtigsten technologischen und gestalterischen Schwerpunkte für die Akteure der Branche, und langsam aber sicher werden viele bemerkenswerte Erfolge und Fortschritte erzielt. So sind Solarmodule für den privaten Gebrauch bereits seit den 1970er Jahren auf dem Markt, aber erst seit kurzem ist die Solarstromerzeugung die am schnellsten wachsende aktive Quelle von Megawattleistung im Bereich der erneuerbaren Energien. Nicht nur, dass die ersten Versionen von Silizium-Photovoltaik-Solarzellen enorm teuer in der Herstellung waren, auch die Batterietechnologie war zu dieser Zeit noch wenig ausgereift. Die Speicherung von Energie, die zu den Spitzenzeiten des Tages erzeugt wurde, war ineffizient, was zu Energieengpässen während der nächtlichen Nebenzeiten oder an Tagen mit Wolkenbedeckung führte. Die Notwendigkeit, Energie zu Spitzenzeiten zu absorbieren (mit hoher Stromgeschwindigkeit bei gleichzeitiger Verringerung der Energieverluste während der Speicherung) hat in den vergangenen Jahren zu großen Fortschritten im Bereich der Batterietechnologie geführt. In den letzten Jahren entwickelten sich dabei vor allem Flüssig- und Festkörper-Lithium-Ionen-Batterien deutlich markanter, als bisher übliche Blei-Säure-Batterien. Die höheren Anschaffungskosten rechtfertigen sich heute aufgrund der höheren Energiedichte bei geringerer Größe, geringerem Gewicht und längerer Lebensdauer.
Optimierung von Energiespeichern und Verlängerung der Lebensdauer hochmoderner Batterien
Die Umstellung auf Lithium-Ionen und die Elektrifizierung von Regelungsfunktionen in Form von Batteriemanagementsystemen sind die Schlüssel zur vollen Potenzialausschöpfung von Solarenergie und anderer erneuerbarer Optionen. Innerhalb eines Batteriemanagementsystems können Anpassungen auf der Leiterplatte vorgenommen werden, die wiederum die Gesamtfunktionalität einer bestimmten Einheit verbessern können. Das Batteriemanagementsystem fungiert als "Gehirn" der Batterie, indem es den elektrischen Lasten Priorität einräumt und die Stromzufuhr und -abgabe stoppt und startet. Die Regulierung der Stromaufnahme und -abgabe in einem Spitzenproduktionssystem bewahrt die langfristige Lebensdauer der Batterie und verhindert den Verlust der Hochgeschwindigkeitsstromkapazität.
Zu den Möglichkeiten der Schadensminderung gehört die genaue Überwachung des Energiestands der Batterie. Die Steckverbinder in den Leiterplatten des Batteriemanagementsystems sind ein wesentlicher Bestandteil der Signalübertragung, die für die Kommunikation der aktiven Batteriestände in Echtzeit erforderlich ist. Eine konsequente und genaue Überwachung verhindert den Verlust von Signalen, Energieständen und der eigenen Fähigkeit der Batterie, Energie zu speichern. Die Überwachung des Batteriestatus durch Sensoren kann verhindern, dass sich die Batterie zu stark entlädt und möglicherweise interne Schäden verursacht. Aktive Überwachungssysteme für das Batteriemanagement können außerdem verhindern, dass über einen längeren Zeitraum die maximalen Hochstromraten verwendet werden, die im Laufe der Zeit zu einem geringen, aber stetigen Verlust der Leistungsfähigkeit des Geräts führen. Dies gilt auch für die Verwendung von High-Intake- oder High-Speed-Ladungen. Die aktive Kommunikation innerhalb des Managementsystems ermöglicht es der Batterieeinheit, die Ladung zu regulieren und die Hochgeschwindigkeitsladung nur zu den optimalen Zeitpunkten der Energieerzeugung zu nutzen. Im Falle von Solarenergie ist es beispielsweise eine Strategie zur Maximierung der Effizienz, die Hochstromaufnahmefähigkeit nur zu den Spitzenzeiten des Tageslichts zu erhalten. Andererseits führt eine schnelle Entladung der Batterie zu einem schnellen Ausgangsstrom, der im Laufe der Zeit ebenfalls zu einem Leistungsverlust führen kann, so dass auch diese entgegengesetzte Schadensquelle durch ein optimiertes, klug konzipiertes Batteriemanagementsystem vermieden werden kann.
Zu den Möglichkeiten der Schadensminderung gehört die genaue Überwachung des Energiestands der Batterie. Die Steckverbinder in den Leiterplatten des Batteriemanagementsystems sind ein wesentlicher Bestandteil der Signalübertragung, die für die Kommunikation der aktiven Batteriestände in Echtzeit erforderlich ist. Eine konsequente und genaue Überwachung verhindert den Verlust von Signalen, Energieständen und der eigenen Fähigkeit der Batterie, Energie zu speichern. Die Überwachung des Batteriestatus durch Sensoren kann verhindern, dass sich die Batterie zu stark entlädt und möglicherweise interne Schäden verursacht. Aktive Überwachungssysteme für das Batteriemanagement können außerdem verhindern, dass über einen längeren Zeitraum die maximalen Hochstromraten verwendet werden, die im Laufe der Zeit zu einem geringen, aber stetigen Verlust der Leistungsfähigkeit des Geräts führen. Dies gilt auch für die Verwendung von High-Intake- oder High-Speed-Ladungen. Die aktive Kommunikation innerhalb des Managementsystems ermöglicht es der Batterieeinheit, die Ladung zu regulieren und die Hochgeschwindigkeitsladung nur zu den optimalen Zeitpunkten der Energieerzeugung zu nutzen. Im Falle von Solarenergie ist es beispielsweise eine Strategie zur Maximierung der Effizienz, die Hochstromaufnahmefähigkeit nur zu den Spitzenzeiten des Tageslichts zu erhalten. Andererseits führt eine schnelle Entladung der Batterie zu einem schnellen Ausgangsstrom, der im Laufe der Zeit ebenfalls zu einem Leistungsverlust führen kann, so dass auch diese entgegengesetzte Schadensquelle durch ein optimiertes, klug konzipiertes Batteriemanagementsystem vermieden werden kann.
Optimiertes Kontaktsystem im Batteriemanagmeentsystem
SMT-Verbindungen, die sowohl robust sind als auch den Verlust von elektrischen Signalen verhindern, sind für die Batterieregulierung von entscheidender Bedeutung. Um die Reichweite und Effizienz einer Batterie zu maximieren, muss ein Steckverbinder das Signal auch bei Bewegung und Belastung der Leiterplatte aufrechterhalten. Ein Steckverbinder mit doppeltem Kontakt ist eine hervorragende Option, um die Erfassungsfähigkeit eines Managementsystems zur Überwachung des Batteriestatus zu maximieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Kontaktsystemen mit Messer- und Federkontakt, ist das doppelseitige Kontaktsystem genderneutral (sowohl Messerkontakt als auch Federkontakt sind an jeder Buchse und jedem Stecker vorhanden). An jedem einzelnen Stift wird ein doppelter Kontakt hergestellt, wodurch eine maximale Kontaktsicherheit für das Signal erreicht wird.
Der glatte, doppelte Kontaktbereich des Zero8-Steckverbinders gewährleistet eine schnelle und sichere Verbindung (siehe Abb.1). Intern verhindert der Zero8-Steckverbinder außerdem, dass die Kontakte bei der Installation falsch gesteckt werden, indem er die Kontakte in den Isolierkörper eintaucht und sie so vor Beschädigungen schützt.
Der glatte, doppelte Kontaktbereich des Zero8-Steckverbinders gewährleistet eine schnelle und sichere Verbindung (siehe Abb.1). Intern verhindert der Zero8-Steckverbinder außerdem, dass die Kontakte bei der Installation falsch gesteckt werden, indem er die Kontakte in den Isolierkörper eintaucht und sie so vor Beschädigungen schützt.
Ein Ende der Weiterentwicklung von Lithium-Ionen-Batterien ist noch lange nicht in Sicht. Die Verbraucher fordern nach wie vor, dass Elektrofahrzeuge mit einer einzigen Ladung immer höhere Distanzen fahren. Je mehr Auflade- und Entladezyklen eine Batterie durchläuft, desto mehr verschlechtert sie sich mit der Zeit. Ein gut durchdachtes Batteriemanagementsystem kann jedoch Schäden abmildern und die Lebensdauer verlängern.
Optimierung der Energieerzeugung durch maschinelles Lernen
Neue Technologien in den Batterien sowie in den dazugehörigen Managementsystemen schaffen neue Möglichkeiten im Bereich der sauberen Energie. Das Aufkommen von künstlicher Intelligenz, maschinelles Lernen und das Internet der Dinge (IoT) bieten Potenziale, die Effizienz von Geräten zu verbessern.
IoT, das Internet der Dinge, umfasst riesige Datenmengen von Millionen elektronischer Geräte. Künstliche Intelligenz (KI) versucht, die menschliche Intelligenz und Kreativität zu imitieren, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Das maschinelle Lernen ist eine Untergruppe des umfassenderen Begriffs der KI und konzentriert sich auf die Analyse der verfügbaren IoT-Daten und nutzt KI-Funktionen, um diese zu interpretieren. Maschinelles Lernen nutzt Daten und trifft die bestmögliche Entscheidung ohne direktes menschliches Eingreifen oder Anweisungen.
Maschinelles Lernen hat das Potenzial, riesige Mengen eingehender Daten zu verarbeiten und in Sekundenbruchteilen Entscheidungen innerhalb eines Systems zu treffen, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Dies kann dazu beitragen, Solar-, Wind-, Wasser- und Gezeitenkraftwerke im großen Maßstab plausibel zu machen. So kann die KI beispielsweise neue IoT-Informationen über das eintreffende Wetter verarbeiten und anschließend die Technologie zur Gewinnung von Energie aus Wasserkraft oder Gezeiten anpassen, um die Vorteile steigender Wassergeschwindigkeiten oder höherer Gezeiten zu nutzen. Systeme mit maschinellem Lernen können auch zur Erkennung von Anomalien eingesetzt werden. Wenn beispielsweise eine Störquelle von außen ins Spiel kommt, können Entscheidungen getroffen werden, ohne dass ein Mensch anwesend ist, um Systemanpassungen vorzunehmen. Bei schlechtem Wetter oder anderen zufälligen Extrembedingungen kann das maschinelle Lernen die Entscheidung treffen, die Energieerzeugung vorübergehend zu stoppen, um kritische Hardware vor Überlastung zu schützen und kostspielige Systemausfälle zu vermeiden.
Um mit den Schwierigkeiten externer Störungen fertig zu werden, muss ein System das Problem erkennen und rechtzeitig darauf reagieren. Je schneller ein Machine-Learning-System intern kommunizieren kann, desto schneller kann es sich anpassen. 25+ Gbit/s ist nicht nur im IoT-Bereich seit einiger Zeit präsent, sondern hat sich auch zum Standard für Rechenzentren entwickelt. Doch damit ist die Technologie noch lange nicht ausgereizt. Selbst die Anforderungen von PCIe 5.0 sind jetzt doppelt so hoch wie die seines Vorgängers PCIe 4.0, mit einer maximalen Datenübertragungsrate von 32 GT/s (Gigabit Transfers pro Sekunde). Die Wahl eines zuverlässigen Hochgeschwindigkeitssteckers ist die optimale Wahl, um die aus dem IoT-Bereich kommenden Informationen mit maximaler Geschwindigkeit in einer grünen Energielösung zu verarbeiten und zu interpretieren.
IoT, das Internet der Dinge, umfasst riesige Datenmengen von Millionen elektronischer Geräte. Künstliche Intelligenz (KI) versucht, die menschliche Intelligenz und Kreativität zu imitieren, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Das maschinelle Lernen ist eine Untergruppe des umfassenderen Begriffs der KI und konzentriert sich auf die Analyse der verfügbaren IoT-Daten und nutzt KI-Funktionen, um diese zu interpretieren. Maschinelles Lernen nutzt Daten und trifft die bestmögliche Entscheidung ohne direktes menschliches Eingreifen oder Anweisungen.
Maschinelles Lernen hat das Potenzial, riesige Mengen eingehender Daten zu verarbeiten und in Sekundenbruchteilen Entscheidungen innerhalb eines Systems zu treffen, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Dies kann dazu beitragen, Solar-, Wind-, Wasser- und Gezeitenkraftwerke im großen Maßstab plausibel zu machen. So kann die KI beispielsweise neue IoT-Informationen über das eintreffende Wetter verarbeiten und anschließend die Technologie zur Gewinnung von Energie aus Wasserkraft oder Gezeiten anpassen, um die Vorteile steigender Wassergeschwindigkeiten oder höherer Gezeiten zu nutzen. Systeme mit maschinellem Lernen können auch zur Erkennung von Anomalien eingesetzt werden. Wenn beispielsweise eine Störquelle von außen ins Spiel kommt, können Entscheidungen getroffen werden, ohne dass ein Mensch anwesend ist, um Systemanpassungen vorzunehmen. Bei schlechtem Wetter oder anderen zufälligen Extrembedingungen kann das maschinelle Lernen die Entscheidung treffen, die Energieerzeugung vorübergehend zu stoppen, um kritische Hardware vor Überlastung zu schützen und kostspielige Systemausfälle zu vermeiden.
Um mit den Schwierigkeiten externer Störungen fertig zu werden, muss ein System das Problem erkennen und rechtzeitig darauf reagieren. Je schneller ein Machine-Learning-System intern kommunizieren kann, desto schneller kann es sich anpassen. 25+ Gbit/s ist nicht nur im IoT-Bereich seit einiger Zeit präsent, sondern hat sich auch zum Standard für Rechenzentren entwickelt. Doch damit ist die Technologie noch lange nicht ausgereizt. Selbst die Anforderungen von PCIe 5.0 sind jetzt doppelt so hoch wie die seines Vorgängers PCIe 4.0, mit einer maximalen Datenübertragungsrate von 32 GT/s (Gigabit Transfers pro Sekunde). Die Wahl eines zuverlässigen Hochgeschwindigkeitssteckers ist die optimale Wahl, um die aus dem IoT-Bereich kommenden Informationen mit maximaler Geschwindigkeit in einer grünen Energielösung zu verarbeiten und zu interpretieren.
Die Miniaturisierung ist weiterhin der technische Trend in vielen Branchen und die Baugruppe der High-Speed-Steckverbinder „Colibri“ von ept ist perfekt für Datenstationen, Datenspeicherung und andere Fähigkeiten, die für IoT, IIoT und maschinelles Lernen sowie für Stromnetze und Mikronetze zur Energiespeicherung erforderlich sind.
Mit der Entwicklung zuverlässiger Solar-, Windkraft-, Wasserkraft- und Erdwärmetechnologien erfordern neue Produkte leistungsfähigere Managementtools. Steckverbinder haben sich als entscheidend für den Erfolg modernster Batteriemanagementsysteme und für die Optimierung des maschinellen Lernens erwiesen. Im Bereich der sauberen Energien sind noch einige Schritte zu gehen, und ein leistungsstarkes Leiterplattendesign macht die fortschrittlichen Elektrifizierungsanforderungen wie schnelle maschinelle Lernreaktionen und eine optimale Batterietechnologie realisierbar genug, um mit veraltetem Gas und Kohle zu konkurrieren.
Mit der Entwicklung zuverlässiger Solar-, Windkraft-, Wasserkraft- und Erdwärmetechnologien erfordern neue Produkte leistungsfähigere Managementtools. Steckverbinder haben sich als entscheidend für den Erfolg modernster Batteriemanagementsysteme und für die Optimierung des maschinellen Lernens erwiesen. Im Bereich der sauberen Energien sind noch einige Schritte zu gehen, und ein leistungsstarkes Leiterplattendesign macht die fortschrittlichen Elektrifizierungsanforderungen wie schnelle maschinelle Lernreaktionen und eine optimale Batterietechnologie realisierbar genug, um mit veraltetem Gas und Kohle zu konkurrieren.
Interessiert?
Dann suchen Sie gleich Ihren Steckverbinder aus europäischer Herstellung:
Produktliste
Noch Fragen?Dann kontaktieren Sie uns!
Zum Kontaktformular