中國光伏應(yīng)用市場發(fā)展已經(jīng)有10多年的時間,隨著光伏電站建設(shè)數(shù)量急劇攀升,如何簡便有效的管理電站成為了行業(yè)急需解決的問題。
基于這點,很多企業(yè)嘗試在數(shù)據(jù)上做工作,希望得到一些行業(yè)共性特點,比如業(yè)內(nèi)多家光伏企業(yè)嘗試進(jìn)行電站評價,識別電站價值;也有一些在識別手段上做文章,提供更加多元化的技術(shù)呈現(xiàn),比如華為等逆變器廠家提供的IV曲線測試等,期望能夠識別組件的優(yōu)劣;也有一些國外監(jiān)控廠家,以輻照修正的理論發(fā)電作為標(biāo)桿,來提供電站報警管理;但這些方法大多適用于價值評估,或仍需要人工介入才能識別是否出現(xiàn)問題,對于實際運維無法做到真正意義上的智能化。因為每個電站的特性千差萬別,在進(jìn)行電站管理之前,首先需要了解電站特性,才有可能實現(xiàn)精細(xì)化管理。
據(jù)筆者了解,上海淘科網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司(以下簡稱“TAOKE”)一直在努力通過AI技術(shù)嘗試實現(xiàn)光伏電站智能管理,并在近期取得階段性突破。
AI全稱為Artificial Intelligence(中文名稱:人工智能),是近幾年才開始廣泛應(yīng)用的一項技術(shù),可通過機(jī)器學(xué)習(xí)已有的數(shù)據(jù)和方法,像人一樣進(jìn)行思考,從而在海量數(shù)據(jù)中找到所需的方法或進(jìn)行相關(guān)的決策。
TAOKE的SmartPV(中文名稱:綠色電力網(wǎng))平臺管理著中國、日本、東南亞、歐洲等十幾個國家和地區(qū)的近萬個電站,最早的電站已經(jīng)運行達(dá)9年時間,擁有海量的實際運行數(shù)據(jù)資源,具備了AI技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)條件;據(jù)TAOKE官方宣稱,目前AI模型分析輸出結(jié)果精度已經(jīng)在10%以內(nèi),并仍有一定的改善空間,目標(biāo)是在2018年下半年實現(xiàn)5%輸出精度。如實現(xiàn)這一目標(biāo),將會對光伏電站的運維管理帶來巨大變革,完全依賴于AI就能實現(xiàn)日常數(shù)據(jù)管理,不用再由人工進(jìn)行查看。這就像當(dāng)初的專業(yè)照相機(jī)時代出現(xiàn)了傻瓜相機(jī)后一樣,不僅僅依賴于專業(yè)人員才能實現(xiàn)管理。
TAOKE總經(jīng)理陸劍洲表示,今后行業(yè)內(nèi)的相關(guān)企業(yè)一起加入到人工智能的應(yīng)用中來,共同為提升光伏電站的效益而努力。
筆者希望在今年能夠看到這一AI應(yīng)用最終落地,這對于整個行業(yè)而言將是件幸事!
當(dāng)然,通過了解這項技術(shù)方法,AI可用于光伏電站的運維管理,但電站評價并不一定適合采用。
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