Waarom vertrouwt u ons bedrijf?
We halen de paniek uit de inkoop. We hebben miljoenen moeilijk te vinden onderdelen uit onze vertrouwde bronnen op voorraad. We vernieuwen onze productvermeldingen met minuten en online aankopen worden in realtime voltooid en elke dag verzonden.
MFGChips, opgericht in 2002, is een lokale leider in de distributie van elektronische componenten en wordt tegenwoordig ook erkend als een van de meest gerespecteerde en innovatieve bedrijven op de lokale markt. MFGChips heeft zijn hoofdkantoor in Hong Kong en heeft een indrukwekkende reputatie opgebouwd voor het leveren van uitstekende service en het ontwikkelen van efficiënte, uitgebreide wereldwijde supply chain-oplossingen.
Kom meer te weten >
Solar Panel Tracking is eenvoudig gemaakt
De software biedt een manier om de prestaties van het zonnepaneel te volgen, problemen te identificeren en de efficiëntie te verbeteren, waardoor zonne -energiebeheer eenvoudig en effectief wordt.
Zonnepanelen op daken staan voor verschillende uitdagingen, van boomtakken die ze in de schaduw stellen tot mogelijke schade door het honkbal van een buur.Eigenaren van het zonnepaneel hebben nu echter een manier om de prestaties van hun systeem duidelijk te begrijpen dankzij een nieuwe softwaretool die de zonne -energiegegevens omzet in een uitgebreid overzicht van stroomopwekking in de loop van de tijd.
De Labo -laboratoriumonderzoekers van het SLAC National Accelerator Laboratory's Grid Integration Systems and Mobility (GISMO) hebben opgezette tools voor zonne -gegevens opgericht.Deze software levert een gedetailleerde analyse van de prestaties van het zonnestelsel onder verschillende weersomstandigheden, lokaliseert schaduw van omliggende gebouwen of planten en identificeert aanzienlijke schade door incidenten zoals hagelbui.
Bij het ontwikkelen van hun software hebben onderzoekers gegevens verzameld van ongeveer 1.000 installaties van zonnepanelen, waarbij ze de output gedurende drie tot tien jaar elke vijf minuten vastleggen.Deze uitgebreide dataset leidde hen bij het opzetten van een raamwerk voor hun algoritmen, het prioriteren van minimale gegevensinvoer, het verminderen van technische vereisten en het opnemen van foutschattingen.Een cruciale methode die in dit proces werd gebruikt, was signaalontleding, die de stroomopwekkingsgegevens analyseert die zijn verzameld door Loggers van het zonnepaneel systeem zonder externe weersinformatie nodig te hebben.Deze benadering filtert effectief de ‘ruis’ om zich te concentreren op de prestaties van het systeem, verwant aan onderscheidende afzonderlijke geluiden binnen een kakofonie.
Het resultaat van hun inspanningen is software waarmee eigenaren van huis zonnestelsels en energieorganisatie in staat stellen eenvoudige grafieken te genereren die hun stroomproductie in de loop van de tijd detailleren.Deze visualisaties bepalen systeemfouten of onverklaarbare stroomschommelingen en bieden een cruciale eerste stap in de richting van het diagnosticeren en oplossen van systeemproblemen.
Vooruitkijkend, willen de onderzoekers de gebruiksvriendelijkheid van de tool verbeteren, waardoor een breder scala aan gebruikers hun zonnegegevens snel kan interpreteren via een mobiele app.Momenteel is de software het meest geschikt voor gebruikers met technische expertise die rechtstreeks door de algoritmen kunnen navigeren.Om dit aan te pakken, richt het team zich op het ontwikkelen van een meer intuïtieve app en een point-and-click-interface om de toegang voor gebruikers te vereenvoudigen zonder technische achtergronden.
Zonnepanelen op daken staan voor verschillende uitdagingen, van boomtakken die ze in de schaduw stellen tot mogelijke schade door het honkbal van een buur.Eigenaren van het zonnepaneel hebben nu echter een manier om de prestaties van hun systeem duidelijk te begrijpen dankzij een nieuwe softwaretool die de zonne -energiegegevens omzet in een uitgebreid overzicht van stroomopwekking in de loop van de tijd.
De Labo -laboratoriumonderzoekers van het SLAC National Accelerator Laboratory's Grid Integration Systems and Mobility (GISMO) hebben opgezette tools voor zonne -gegevens opgericht.Deze software levert een gedetailleerde analyse van de prestaties van het zonnestelsel onder verschillende weersomstandigheden, lokaliseert schaduw van omliggende gebouwen of planten en identificeert aanzienlijke schade door incidenten zoals hagelbui.
Bij het ontwikkelen van hun software hebben onderzoekers gegevens verzameld van ongeveer 1.000 installaties van zonnepanelen, waarbij ze de output gedurende drie tot tien jaar elke vijf minuten vastleggen.Deze uitgebreide dataset leidde hen bij het opzetten van een raamwerk voor hun algoritmen, het prioriteren van minimale gegevensinvoer, het verminderen van technische vereisten en het opnemen van foutschattingen.Een cruciale methode die in dit proces werd gebruikt, was signaalontleding, die de stroomopwekkingsgegevens analyseert die zijn verzameld door Loggers van het zonnepaneel systeem zonder externe weersinformatie nodig te hebben.Deze benadering filtert effectief de ‘ruis’ om zich te concentreren op de prestaties van het systeem, verwant aan onderscheidende afzonderlijke geluiden binnen een kakofonie.
Het resultaat van hun inspanningen is software waarmee eigenaren van huis zonnestelsels en energieorganisatie in staat stellen eenvoudige grafieken te genereren die hun stroomproductie in de loop van de tijd detailleren.Deze visualisaties bepalen systeemfouten of onverklaarbare stroomschommelingen en bieden een cruciale eerste stap in de richting van het diagnosticeren en oplossen van systeemproblemen.
Vooruitkijkend, willen de onderzoekers de gebruiksvriendelijkheid van de tool verbeteren, waardoor een breder scala aan gebruikers hun zonnegegevens snel kan interpreteren via een mobiele app.Momenteel is de software het meest geschikt voor gebruikers met technische expertise die rechtstreeks door de algoritmen kunnen navigeren.Om dit aan te pakken, richt het team zich op het ontwikkelen van een meer intuïtieve app en een point-and-click-interface om de toegang voor gebruikers te vereenvoudigen zonder technische achtergronden.