摘要:基于光伏电池制造数字化、网络化、智能化的需求,开展5G通讯技术的应用。介绍了5G智能化应用的总体架构,5G的网络架构,并且基于5G网络进行数据采集系统、AGV通讯和控制、高清视频监控、机器视觉质检、AR远程指导等智能化应用,解决传输速率慢、覆盖范围小、采集频率低、数据高延时等问题。实际应用效果表明,5G将进一步提高光伏电池制造的智能化和管理精细化,并且能够极大限度地降低企业的生产成本,提高光电的转换效率,实现提质、降本、增效的目标,可以推广到全球范围的光伏行业中。
随着“智慧”理念的不断深入,光伏行业逐步与“大云物移”等新一代科学技术紧密地联系起来。。在通讯技术的推动和支持下,我国的光伏发电产业将走向智能化时代。5G作为一种最新的通讯技术,在满足多元化智能车间的需求上,具有绝对优势。随着世界各国对5G的大力发展推动,未来五年将是全球光伏行业5G应用的重要转型期,也将成为我国光伏行业发展的历史性机遇期。
光伏电池市场即将经历优胜劣汰,尤其是以“高效电池+5G+制造服务”为主的高端产品制造商,将逐渐淘汰规模小、不具备市场竞争力的中小生产制造商。与此同时,电池生产企业将对生产效率、残品率提出更高的要求,5G在光伏电池制造中的智能化应用需求将越来越广,是制造业向智造业的转变的一大助力。同时,5G对于数据采集的普及、大数据分析的发展、光伏电池片成本的降低都有极大的促进作用。
1、5G智能化应用总体架构
以光伏电池生产过程要素数据全程抓取为底层基础,以过程智能管理为处理手段,以透明化管理为最终目标,从而构建整体的5G智能化应用的业务体系。该体系的确立,从根本上把握5G的应用方向,该智能化应用所采用的总体架构如图1所示。
在该架构中,采用了两个支撑:5G网络支撑和大数据技术支撑,2个支撑有机结合,贯彻整个项目建设的始终。
1.1 5G网络应用
5G具有高宽带、高速度、广覆盖、低功耗、低延时、高可靠性等特征,能够为工业互联网提供网络基础。
利用5G网络的优势,光伏电池制造车间中的生产设备、AGV、传感器等将实现无缝连接,进一步打通生产制造环节,实现5G与智能制造的深度融合。
1.2 大数据分析技术应用
通过对生产过程中沉淀的信息资源进行搜集、整合、深度挖掘与应用,借助大数据分析技术,洞察光伏电池制造过程中存在的隐患和问题,并依据工艺数据、质量数据等总结内在发生规律,达到辅助生产优化决策的效果。利用大数据分析技术对机器视觉质检结果进行分析、设备故障原因分析、AGV调度算法优化等,从而实现光伏电池制造质量可预判处理、设备AR远程指导、AGV自学习等,从而达到整个车间生产制造过程的5G智能化应用。
大数据技术应用过程如图2所示。
2、5G网络架构
光伏电池制造车间的5G网络架构如图3所示。公司以外是运营商的核心网,公司基站的信令面接入到核心网,信令面指无线通信的SIM卡认证和鉴权等。
公司范围内包括三个部分:公司数据中心、车间内5G微基站、车间外的5G宏基站。5G微基站和宏基站用来实现5G信号的覆盖。
由于光伏电池制造车间数据的保密性,AGV将由本机控制,服务器也是本地化,无线网络主要用于调度系统对AGV的任务下达及AGV任务完成情况的反馈。时延要求在100ms左右,带宽5M,可靠性要求99.9%及以上。
3、数据采集系统
在光伏电池制造过程中,车间内的生产数据、质量数据、工艺数据、设备数据等信息量非常庞大,但又极其重要,能为电池的生产起到实时监控、及时运维、辅助决策等作用。5G在工业数据采集与监控中有着绝对优势,无论是传输速率、数据量,还是采集频率、采集实时性,都能满足对生产管理精细化的要求。
以500MW光伏电池车间为例,每天的产能约为30万片,每片电池在每台设备中的生产参数、检测数据、各类文件都需实时采集、分析和反馈,这样才能避免出现大批量的质量问题,也能为工艺参数的优化提供数据支撑。目前看来,只有5G网络能够满足这个要求。大连接、低时延的5G网络可以将车间内大量的工艺设备、检测设备、自动化设备、AGV、各类传感器等进行互联,在极短时间内将生产过程、检测信息等数据通过5G网络进行采集,并把采集的数据通过WebService接口传输至了MES、EMS等系统,实现数据的跨系统、全流程贯通,并为大数据分析提供数据基础。
5G高速网络不仅能够提升生产数据采集的及时性,同时也为生产流程优化、能耗管理提供网络支撑。数据采集系统通过使用PFC-HK6系列工业采集网关,作为生产车间数字化的基础建设。系统整体采用自顶向下的设计,实现了对数据模型和业务模型的抽象。系统提供基于OPC、Modbus、Profinet工业标准协议的实时数据接口。该数据采集方式统一了各工业控制系统的底层接口,简化接口的复杂度,提高数据采集系统的灵活性和可扩充性。
4、AGV通讯和控制
在大多数光伏电池车间中,AGV主要与调度系统进行通讯,由于调度系统决策需要时间,可能造成大塞车,尤其是车间规模越大,投入AGV越多,塞车几率越高。另外,由于AGV在持续移动中,如果正跨越车间内两个或多个无线AP的交叉频段区域,会存在信号不稳定或通讯时间较长的情况,严重的话可能会导致AGV失联,影响人机合作的安全性和数据的完整性。在5G应用场景下,5G网络将充分发挥广覆盖、高带宽、低延时、高可靠性的优点,使得AGV网络无缝全覆盖,满足AGV之间的实时对话需求,实现车车协同,降低调度系统决策时延,减少信号的丢失率,提高通讯和调度效率。
在硬件方面,通过对AGV进行5G化研发设计,比如集成5G模组,支持快速更换5G模块,包括免拆卸、免定制、空间设计合理等,另外还要兼容多5G终端类型。
在软件方面,围绕AGV与服务器的整个通信时序进行分解,验证其每个子过程在5G网络下的表现是否有恢复机制。AGV与服务器的通信时序包括注册、信息校验、心跳实时数据、任务下发、交管申请、重定位、重连等。
5、高清视频监控
通过搭建车间5G网络,实现车间内5G网络全覆盖,根据环境条件、监控对象、维护保养以及监控方式等因素统筹考虑,主要监控生产工艺段人工操作以及机器人衔接部分。5G网络能保障海量视频图像的高分辨率、流畅稳定,并实时传输到数据中心和监控室,这样既保证了视频的实时性,又保证了无死角督导的安全性,为车间的实时监控和精细化管理提供支持。
6、机器视觉质检
在电池生产制造过程中,为了保证电池片质量,需要时刻监控,每道工序每个环节都会产生大量的生产数据需要处理,传统的生产模式中这些工作都是由操作员工来完成的。例如,由于测试分选机上的GP、HALM等数据量大,并且还包含很多图像信息,以500MW车间计算,每天至少有30万张图像,图像的利用价值不高,只能采用人工分选的方式。对人工的依赖性很高,准确率和分选效率也无法保证。
通过部署5G网络,实时采集传输高清图像数据,通过大数据分析、自适应学习等技术手段进行质检,将结果反馈车间现场指导生产。同时,基于大量数据进行深度挖掘、质量缺陷分析,及时洞察生产过程中存在的隐患和问题,并总结业务过程内在发生规律,实现光伏电池制造质量可预判处理、工艺自决策优化。同时,车间节约的空间可进行更多工艺设备的布局,更进一步提升整个车间的产能。
7、结语
通过在光伏电池制造中应用5G网络,有效地解决了传输速率慢、覆盖范围小、采集频率低、数据高延时等问题;提高了光伏电池制造的智能化和管理精细化,提高了光电的转换效率,实现提质、降本、增效的目标。
参考文献:
[1]陆平,李建华,赵维铎.5G在垂直行业中的应用[J].中兴通讯技术,2019,25(01):67-74.
[2]张云勇.5G将全面使能工业互联网[J].电信科学,2019,35(01):1-8.
[3]陈亮,余少华.5G端到端应用场景的评估和预测[J].光通信研究,2019(03):1-7.
[4]卢文辉.AI+5G视域下智适应学习平台的内涵、功能与实现路径—基于智能化无缝式学习环境理念的构建[J].远程教育杂志,2019,37(03).38-46.
文章来源:周子琼,谢振勇,曾湘峰.5G智能化在光伏电池制造中的应用[J].内燃机与配件,2021(15):222-223.
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在扩频通信系统中,四相相移键控(Quadrature⁃PhaseShiftKeying,QPSK)信号具有误码率低、频谱利用率高等特点[1,2],应用越来越广。为了提高其抗干扰性,I、Q支路分别调制扩频码,如果载波多普勒动态范围大,不完全解扩I、Q支路上的扩频码情况下,锁相的环路无法直接进行载波捕获[3]。一般的扩频系统中都是先进行FFT运算对载波进行初始捕获,再通过锁相环进行跟踪捕获,可见精确的FFT算法是至关重要的[4]。
2024-01-03需要解决的问题。典型远程探测场景下,4 000 km处干扰机与弹头之间的角度间隔仅为0.02°~0.05°,导致常规的单站抗主瓣干扰手段力不从心。例如:利用和差波束的主瓣对消方法可以抑制近主瓣干扰(≥1 5波束宽度)[1,2,3],但对上述场景的目标信干比改善不足5 dB,不满足实际应用需求;盲源分离方法[4,5,6,7,8]利用混合信号相对于源信号统计特性变化找到信号的分离点,从而实现干扰与目标信号的分离。
2024-01-03显示玻璃破碎机理为玻璃缺陷位置应力集中导致裂纹萌生与扩展,并采用断裂分析技术解析起源位置、裂纹扩展、应力类型、冲击和摩擦方向等,全方位研究了玻璃断裂机理;文献[2]研究表明,显示玻璃强度主要取决于表面及边缘缺陷,并通过表面强度测试[3,4]、边缘强度测试[5,6]和冲击强度测试[7,8]表征玻璃强度;文献[9]基于神经网络算法,通过选取玻璃缺陷图像进行神经网络训练,对常见玻璃缺陷进行精确分类及识别。
2024-01-03随着城市化进程的加速,高层建筑物的数量不断增加,电梯已成为高层建筑中必不可少的交通工具[1]。尽管电梯内的电波传播不受自然气候因素的影响,但是电梯环境封闭、区域结构复杂、室外信号难以穿透等因素导致电梯内网络信号较差,严重影响了人们的通信体验和面临突发事件时的应急通信保障。因此,电梯信号覆盖成为各大运营商关注的重点。
2024-01-03正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制是一种能够面对高速移动通信特性的先进调制技术。OTFS通过将发送数据经预处理和星座调整后映射到时延⁃多普勒(Delay⁃Doppler,DD)域,并经过一系列的二维变换使得同一个发送OTFS帧内的信号捕获到DD域等效信道的稀疏性,都经历了与时间选择无关的慢衰落,从而获得信道时间和频率的全分集增益以及更优越的抗干扰性能[3]。
2024-01-03早期的研究通常采用人工提取特征和传统机器学习方法进行情感识别.Bahari等[7]采用非线性k基于递归图的最近邻分类器(KNN),以识别不同的情感.Wang等 [8]使用基于频域特征的支持向量机(SVM)分类器对不同情感进行分类.然而,传统机器学习技术受到特征设计和特征选择的限制,需要大量的专业知识才能设计出性能更优的分类器.
2024-01-03无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)已广泛应用于许多领域,如森林火灾监测、建筑监控等[1,2,3]。一般来说,无线传感器网络由大量的传感器组成。由于这些传感器由能量受限的电池供电,网络的运行时间通常是有限的,这阻碍了传感器网络的发展[4,5,6]。考虑到每个传感器的电池容量是有限的,在电池耗尽之前补充传感器的能量供应至关重要。
2024-01-02快速傅里叶变换(FFT)是数字信号处理领域应用最广泛的算法,其广泛应用于数字通信、雷达系统、成像系统以及图像处理系统中。随着现代数字信号处理技术的发展,系统对于FFT的数据处理精度有着更高的要求。同时,不同的应用环境需要使用不同点数的FFT,对于当前的数字信号处理系统来说,也存在不同点数FFT动态实时切换的应用场景。因此,需要高精度、点数可配置的FFT处理器。
2024-01-02社区是城市的重要组成单元,社区治理水平直接影响城市的治理水平。为了提升社区智慧化管理水平,物联网技术被广泛应用[3,4,5],大量的水压[6,7]、烟感[8]等方面的感知设备在社区部署。大量物联网设备产生了海量的未清洗感知数据[9,10],冗余消息甚至是误报消息夹杂在一起,加重了社区运营管理负担;同时,部署设备的运维与管理也处于空白状态。
2023-10-23随着物联网(IoT)应用的大规模部署,室内人体活动检测受到了越来越多的关注。现存的系统大多需要人员携带传感器等外部设备,存在许多的局限性,如百度的“Baidu Eye”,哈工大的可识别手指的字母手套“CyberGlove”等。基于摄像头的活动识别无需携带外部设备但受限于光照和隐私等外部因素。
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