Monitoraggio in tempo reale di impianti fotovoltaici con anomaly detection basata su Machine Learning. L'impianto impara da solo il suo comportamento normale — e sa quando qualcosa non va.
Inverter SMA (e altri) connessi in rete locale. Il sistema legge la produzione reale in tempo reale via protocollo Modbus/TCP o SMA Sunny Home Manager.
Installato in rete con gli inverter. Raccoglie i dati di produzione a intervalli configurabili e li invia al database centralizzato. Zero cloud obbligatorio.
Database time-series ottimizzato per dati IoT. Ogni misura è taggata con timestamp, stringa, inverter e condizioni meteo. Storico illimitato su server dedicato.
Pannello di controllo visivo accessibile da browser. Curve di produzione, confronto storico, heatmap per stringa, alert threshold configurabili. Aggiornamento in tempo reale.
Modello di anomaly detection allenato sui dati reali dell'impianto. Impara il comportamento normale considerando stagionalità, ore del giorno e condizioni meteo. Nessuna soglia da configurare a mano.
Interroga periodicamente lo stato dell'impianto, interpreta gli score del modello ML e — in caso di anomalia confermata — genera e invia automaticamente un'email di alert dettagliata.
Il modello si allena sui dati reali dell'impianto: conosce la sua stagionalità, le sue ore di punta, le sue variazioni normali.
Niente alert per un giorno nuvoloso. Il modello distingue anomalia reale da variazione attesa, riducendo drasticamente i falsi positivi.
L'agente AI invia email dettagliate con stringa interessata, delta di produzione, score di anomalia e finestra temporale.
Grafana accessibile da qualsiasi browser. Dati aggiornati in tempo reale, storico completo, confronto tra periodi.
Raspberry Pi fisicamente in impianto, nessuna dipendenza dal cloud. I dati restano tuoi, il sistema funziona anche offline.
Ogni impianto è diverso: configuriamo soglie, frequenza di campionamento e parametri ML in base alla taglia e al tipo di installazione.
Valutiamo insieme le caratteristiche dell'impianto, la rete esistente e il livello di monitoraggio desiderato.
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