SolarTools AI Suite
Configuration → IV Curve Analytics → Production Forecast. Veriyi sadece izlemek değil; teşhis etmek, tahmin etmek ve aksiyon üretmek için tasarlandı.
Öne Çıkan Özellikler
Engineering-grade analytics: configuration ile başlar, aksiyonla biter.
Configuration-Driven AI
AI sonuçlarının doğruluğu “configuration quality” ile başlar. PV string sayısı, module model ve meteorology mapping ile analiz temelini doğru kurarsınız.
IV Curve Analytics (Smart Monitoring)
IV eğrisi + MPP noktası + string davranışı tek ekranda. String mismatch, shading, soiling ve abnormal pattern’ları erken yakalayın.
Production Forecasting
Actual vs Forecast vs Theoretical karşılaştırması ile sapmayı ölçün. Kısa/orta vadeli tahminler ile planlama ve operasyon kararlarını güçlendirin.
Root Cause & Action Suggestions
Sadece “anomali var” demez; olası root-cause adaylarını sıralar: inverter limitation, sensor issues, shading, soiling, data quality problemleri.
Nasıl Çalışır?
SolarTools AI workflow: Configure → Analyze → Predict & Act
Configure
Cihaz seçimi + PV string mapping + module brand/model tanımı + meteorology station seçimi. Bu katman, AI’nin “ground truth” referansıdır.
Analyze
IV curve analytics ile string davranışı, MPP sapmaları ve anomali pattern’ları çıkarılır. Data quality kontrolleri otomatik uygulanır.
Predict & Act
Production forecasting ile sapma (deviation) ölçülür. Loss reason breakdown + aksiyon önerileri ile bakım/operasyon süreci hızlanır.
AI Screens - Portal İçinde
Configuration ekranında PV + meteorology mapping yapılır; Smart Monitoring’de IV curve analytics görünür; Production Forecast’ta forecast vs actual ve loss reason breakdown tek akışta yönetilir.
Teknik Özellikler
Model, veri ve güvenlik katmanları: enterprise-grade foundation
Unified Data Layer
Inverter telemetry, meter readings, PV string data ve meteorology signals tek bir time-series modelinde birleşir. Consistent schema = reliable analytics.
ML Pipeline (Time-series + Physics-aware)
Feature engineering + anomaly scoring + forecasting. PV modelling (theoretical/expected) referansı ile sapma daha anlamlı ölçülür.
Explainability & Traceability
Sonuçların “why” kısmı görünür: hangi sinyal sapması hangi skoru etkiledi, hangi string/cihaz etkilenmiş, hangi timeframe kritik.
Data Quality Handling
Missing data, sensor drift, meter reset, outlier spike gibi durumlarda robust davranış. False alarm riskini düşürür.
Real-time + Batch Operations
Dakikalık veride monitoring/alarm, günlük/aylık periyotta raporlama ve trend analytics. Portfolio view için ölçeklenebilir.
Enterprise Security
Tenant isolation, RBAC, audit logging, secure API access. Kurumsal müşteriler için yönetilebilir ve denetlenebilir mimari.
Uygulama Alanları
Aynı AI workflow farklı enerji senaryolarına uyarlanır: tespit → açıklama → tahmin → iyileştirme.
GES Performans Yönetimi
- String-level IV diagnostics
- Soiling / shading impact detection
- Deviation & loss reason breakdown
- Predictive maintenance signals
Sanayi & Tüketim
- Demand / peak pattern detection
- Shift-based anomaly monitoring
- Reactive penalty risk insights
- Decision support dashboards
OSB / Portföy Operasyonları
- Site-to-site benchmark
- Portfolio risk scoring
- Priority-based maintenance planning
- Automated executive reporting
Neden SolarTools AI Suite?
Monitoring tek başına yetmez. Teşhis + tahmin + aksiyon zincirini tek platformda kapatırsınız.
String-level teşhis (IV curve)
Deviation bazlı performans ölçümü
Root cause adayları + öneri
Continuous monitoring & alerting
Sıkça Sorulan Sorular
Önce Configuration ekranında cihazı seçip PV string’leri tanımlayın ve module brand/model + meteorology station mapping yapın. Bu tanımlar olmadan IV ve forecast sonuçları “best effort” olur, stabil olmaz.
String mismatch, shading/soiling etkisi, MPP sapması, abnormal curve pattern’ları gibi problemleri daha “engineering-grade” şekilde görünür kılar. Sadece güç düşüşünü değil, neden adaylarını da işaretler.
Actual üretim ile modelin forecast çıktısını ve teorik referans eğrilerini aynı grafikte gösterir. Böylece sapma (deviation) ölçülür ve loss reason breakdown ile aksiyon planlanır.
Olabilir; bu yüzden Data Quality kontrolleri ve configurable threshold mantığı var. Önerim: ilk kurulumda conservative thresholds ile başlayıp feedback loop ile hassasiyeti optimize etmen.
Forecast doğruluğu için kritik. Meteo yoksa sistem yine çalışır ama irradiation/temperature gibi driver’lar zayıfladığı için forecast confidence düşer.
GES işletmecileri (O&M), sanayi tesisleri (energy management), OSB/portfolio yöneten yapılar ve çoklu tesis izleyen kurumsal müşteriler. Ortak ihtiyaç: “monitoring + diagnosis + prediction + action”.