光伏電站智能運(yùn)維的出現(xiàn)是解決傳統(tǒng)運(yùn)維痛點(diǎn)的需求，傳統(tǒng)運(yùn)維的局限性體現(xiàn)在多個(gè)方面，如數(shù)據(jù)化不足無法實(shí)時(shí)直觀掌握電站運(yùn)行數(shù)據(jù)，導(dǎo)致發(fā)電效率衰減；巡檢維護(hù)不及時(shí)，線路老化、組件故障等安全隱患無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)，易造成火災(zāi)事故；管理低效，缺乏專業(yè)技術(shù)人員，無法及時(shí)響應(yīng)限電或調(diào)峰要求等。通過智能系統(tǒng)的引入，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)異常、避免事故發(fā)生的同時(shí)，為光伏電站提供智能化的管理輔助決策，進(jìn)一步提升電站的運(yùn)維效率與運(yùn)營(yíng)效果。

光伏電站智能運(yùn)維成為發(fā)展趨勢(shì)，是技術(shù)進(jìn)步（物聯(lián)網(wǎng)、AI、數(shù)字孿生）、經(jīng)濟(jì)性提升（降本增效）、政策支持（標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、碳足跡認(rèn)證）及傳統(tǒng)運(yùn)維痛點(diǎn)解決（安全、效率、管理）共同作用的結(jié)果。智能運(yùn)維的解決方案通常包含多個(gè)方面，如精準(zhǔn)維護(hù)、預(yù)測(cè)性維護(hù)以及全生命周期管理等。精準(zhǔn)維護(hù)通過紅外圖像識(shí)別技術(shù)定位遮擋或積灰組件，迅速完成故障診斷；預(yù)測(cè)性維護(hù)通過設(shè)備健康狀態(tài)預(yù)測(cè)提前數(shù)月預(yù)警，指導(dǎo)預(yù)防性更換，避免停機(jī)損失；全生命周期管理從規(guī)劃、建設(shè)到運(yùn)維、資產(chǎn)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，提升投資回報(bào)率。

物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的深度融合，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)采集與故障預(yù)警與診斷，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)采集通過在光伏板、逆變器、蓄電池等設(shè)備安裝傳感器，實(shí)時(shí)采集光照強(qiáng)度、溫度、電流、電壓等數(shù)據(jù)，結(jié)合5G/邊緣計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)傳輸。故障預(yù)警與診斷通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，動(dòng)態(tài)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)組件老化、熱斑效應(yīng)，提前生成維護(hù)預(yù)警。

AI與數(shù)字孿生技術(shù)的突破，通過智能算法應(yīng)用、數(shù)字孿生技術(shù)，將AI算法（如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）與物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)熱斑監(jiān)測(cè)、智能調(diào)度等功能；數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建電站的3D虛擬模型，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)模擬與優(yōu)化。此外無人化運(yùn)維的普及也是一大助力，通過無人機(jī)等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的“無人工干預(yù)”。

本文由陜西公眾智能科技有限公司小編撰寫。

審核編輯 黃宇