AI助力光伏電站的智能運維

隨著光伏補貼的逐年下調，通過運維提高光伏電站收益的重要性日益凸顯，傳統運維的低效及高成本已不能滿足運維工作需求，伴隨人工智能以及大數據分析技術的快速發展，光伏電站運維也以O2O模式進入到智能化階段。
       基于此，木聯能研發了基于AI技術及大數據技術的光伏電站智能運維平臺，以用戶為中心，通過提高電站運維水平，最終可實現電站收益的提升。為了滿足各類客戶對運維的不同需求，在原專業版本的基礎上，木聯能特推出具有更高性價比、更實用、易用的標準版、簡易版系統，既可滿足單個電站的智能運維管理，也可滿足多個電站的智能集中運維管理。

AI技術

1）智能數據采集
       系統以機器視覺，對采集數據進行數據清洗，從而實現采集數據正確性校驗及補充。系統根據設置的清洗條件，對異常數據進行剔除和過濾，并對缺失數據進行補充，從而保證采集數據的準確性和完整性，為后期的數據分析提供基礎保障。

2）智能故障告警
       系統以光伏電站大量故障信息及其產生原因為基礎數據，進行模型訓練，建立新能源電站常見告警信息及產生原因模型庫。并利用智能搜索及推理技術，對各電站的實時運行數據及歷史數據進行全面分析，及時獲取各電站的隱藏故障并進行告警提示。主要包括數據越限，設備告警、遙信變位、設備故障、庫存不足、亞健康設備、可提升節點等。從而使用戶在第一時間了解電站存在的異常信息。

3）自動創建并分派缺陷
       系統結合實時采集數據和歷史數據分析結果，利用自主學習技術感知電站存在故障信息，并結合故障內容自動創建缺陷單，同時，系統根據移動單兵設備定位各運維人員實時位置，將缺陷單智能分配給離故障點最近的人員，從而最大化提升運維效率并降低故障強度。用戶在第一時間了解電站存在的異常信息。

4）智能巡檢
       系統與移動單兵無縫對接，實現可視化智能巡檢作業，有效進行遠程巡檢指揮、巡檢軌跡監測、巡檢過程回放、巡檢任務下發、巡檢結果反饋等工作，實時掌握巡檢工作的進度及結果，增強巡檢工作的穩定性、可靠性、可控性，確保巡檢工作的質量，有效降低事故發生率，提高人員的工作效率。

5）智能趨勢分析
       系統結合大量光伏電站的歷史輻射數據和電量數據，通過數據挖掘與推理技術建立了準確可靠的預測模型。從而對電站25年全生命周期的發電量、收益等信息進行預測。為電站的計劃發電量提供數據依據。