Hệ Thống Ghi Nhận & Phân Tích Dữ Liệu Lịch Sử Điện Mặt Trời

1. Các Loại Dữ Liệu Cần Lưu Trữ

2. Công Nghệ Lưu Trữ Hiệu Quả

🔹 Time-Series Database:

• InfluxDB (nhẹ, tối ưu cho IoT)

• TimescaleDB (mở rộng với PostgreSQL)

🔹 Cloud Storage:

• AWS IoT Core + S3 Glacier (lưu trữ dài hạn)

• Google BigQuery (phân tích big data)

🔹 Local Storage:

• Raspberry Pi + SSD 1TB (dự phòng offline)

• NAS Synology (cho hệ thống vừa)

3. Cấu Trúc File Dữ Liệu Mẫu (CSV)

csv

timestamp,inverter_id,power_kW,voltage,temperature,irradiation
2024-07-15T08:00:00,INV_01,5.2,235.4,48.2,850
2024-07-15T08:05:00,INV_01,5.3,236.1,49.1,855

4. Công Cụ Phân Tích Nâng Cao

python

# Phân tích suy giảm hiệu suất (Python)
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

df = pd.read_csv('solar_data.csv')
result = seasonal_decompose(df['power_kW'], model='additive', period=24*12)
result.plot()

5. Ứng Dụng Dữ Liệu Lịch Sử

✅ Bảo trì dự đoán: Phát hiện xu hướng hư hỏng
✅ Tối ưu hóa hiệu suất: So sánh theo mùa
✅ Báo cáo tài chính: Tính ROI chính xác
✅ Đối chiếu bảo hành: Xác định lỗi hệ thống

6. Quy Trình Sao Lưu Định Kỳ

Diagram

Code

7. Chính Sách Lưu Trữ Thông Minh