Med den eksponentielle veksten av solcaisk kraftverkskala, er den tradisjonelle drifts- og vedlikeholdsmodellen "Human Wave Tactic" ikke lenger i stand til å takle - et 1GW kraftverk krever hundrevis av drifts- og vedlikeholdspersonell, og problemer som forsinket påvisning av komponentfeil, unøyaktig rengjøringstiming og høye kraftproduksjonstapstap blir fremtredende. Digital drift og vedlikehold, gjennom teknologier som Internet of Things, kunstig intelligens og droner, har gjort fotovoltaiske kraftverk til "tenkende organismer", oppnådd presis feilplassering, sanntids energieffektivitetsoptimalisering og betydelig kostnadsreduksjon, innlede den intelligente tiden med fotovolt-drift og vedlikehold.
1 Total oppfatning: Å bygge et "nevralt terminalt nettverk" for kraftverk
Hvert fotovoltaisk panel blir en intelligent sensingnode. Den nye generasjonen fotovoltaiske moduler er utstyrt med mikrosensorer som samler sanntidsparametere som temperatur, strøm og spenning. Dataene overføres til skyplattformen gjennom LORA- eller NB IoT -trådløse nettverk. På en 1,2 GW fotovoltaisk kraftstasjon laster 2 millioner moduler data hvert 15. minutt, og danner en massiv database på 10 TB/år, og gir et grunnlag for AI -analyse. Når komponenttemperaturen overstiger terskelen på 5 grader, markerer systemet automatisk det som en "mistenkt feil" og utløser ytterligere diagnose.
Droneinspeksjon har løst problemet med å inspisere storskala kraftverk. Dronen utstyrt med HD-kameraer og infrarøde termiske bilder kan inspisere 500000 kvadratmeter i timen, noe som er 50 ganger mer effektivt enn manuell inspeksjon. Gjennom bildegjenkjenningsalgoritmer kan droner automatisk identifisere problemer som skjulte sprekker, hot spots og støvdekning i komponenter, med en nøyaktighetsrate på 98%. Etter innføringen av ubemannede luftfartøyer for inspeksjon på en viss kraftstasjon, har tiden for feildeteksjon blitt forkortet fra gjennomsnittlig 7 dager til 2 timer, noe som resulterte i en årlig reduksjon på 1,5 millioner kilowattimer i kraftproduksjonstap.
Det meteorologiske prognosesystemet oppnår nøyaktig prediksjon av kraftproduksjon. Basert på satellittskybilder, bakkestasjoner og historiske kraftproduksjonsdata, kan AI -modellen forutsi den fotovoltaiske utgangen de neste 72 timene med en feilhastighet kontrollert innen 8%. Dette gir et pålitelig grunnlag for kraftnettutlevering, noe som reduserer den daglige planavvik for en kraftstasjon i GANSU fra 15% til under 5%, og unngår bøter forårsaket av utgangssvingninger.
2 Intelligent beslutningstaking: AI-drevet optimalisering av drifts- og vedlikeholdsstrategier
Maskinlæringsalgoritmer har blitt den 'beste operasjonskonsulenten'. Ved å analysere historiske data kan AI -modeller identifisere nedbrytningsmønstre for komponenter - for eksempel hvis en gruppe komponenter viser seg å oppleve en økning i nedbrytningshastigheten på 10% under høye temperaturer om sommeren etter 3 års drift, kan en målrettet vedlikeholdsplan utvikles basert på dette: tidlig rengjøring i våren hvert år og økt inspeksjonsfrekvens om sommeren. Etter å ha brukt denne modellen på en viss kraftstasjon, falt den gjennomsnittlige årlige dempningsgraden av komponenter fra 2,5% til 2,0%, og den totale kraftproduksjonen økte med 3% på 25 år.
Det intelligente rengjøringsplanleggingssystemet innser "rengjøring på forespørsel". Ved å kombinere støvavsetningsmodeller, værmeldinger og spådommer for tap av kraftproduksjon, beregner systemet automatisk den optimale rengjøringstiden. På en kraftstasjon i Xinjiang reduserer systemet frekvensen av rengjøring fra 2 ganger per måned til 1-3 ganger etter behov, og sparer 30% vann, samtidig som du sikrer at tapet av kraftproduksjon forårsaket av støv ikke overstiger 2%. For å spore fotovoltaiske matriser, kan systemet også kontrollere braketten for å rotere til den optimale vinkelen, og samarbeide med rengjøring av roboter for å forbedre rengjøringseffektiviteten.
Feildiagnose har skiftet fra "postreparasjon" til "forhåndsvarsel". Basert på vibrasjonsanalyse og taleprintgjenkjenningsteknologi, kan AI bestemme graden av intern kondensator aldring gjennom driftslyden til omformeren, og advare om feil 6 måneder i forveien. Tilfellet med et visst drifts- og vedlikeholdsselskap viser at etter å ha tatt i bruk prediktivt vedlikehold, reduseres kostnadene for å reparere inverterfeil med 60%, og uplanlagt nedetid reduseres med 80%.
3 digital tvilling: full livssyklusstyring som kombinerer virtuell og virkelighet
Digital tvillingteknologi bygger et 'virtuelt bilde' av kraftstasjonen . 1: 1 restaurering av alt utstyr og miljø i det fotovoltaiske kraftverket i datamaskinen, og kartlegging av i sanntid av driftsstatusen til det fysiske kraftverket. Ved å simulere kraftproduksjonen under forskjellige belysnings- og temperaturforhold, kan komponentoppsettet optimaliseres - en nybygd kraftstasjon justerte komponentavstanden fra 3 meter til 3,5 meter gjennom digital tvillingsimulering, noe som øker kraftproduksjonen til de bakre komponentene med 5% og øker avkastningen på investeringene med 1,2 prosentpoeng.
Ved renovering av kraftverk blir verdien av simuleringsfunksjonen til digitale tvillinger fremhevet. For en gammel kraftstasjon som har vært i drift i 10 år, brukes virtuell erstatning av forskjellige typer omformere og komponenter til å simulere kraftproduksjonseffektiviteten etter renovering og velge den optimale løsningen. En viss kraftstasjon valgte renoveringsmetoden for å "beholde komponenter+erstatte høyeffektive omformere" basert på dette, noe som sparte 40% av kostnadene sammenlignet med full erstatningsplan og økt kraftproduksjon med 12%.
Det eksterne drifts- og vedlikeholdssenteret oppnår presis kontroll fra tusenvis av kilometer unna. Ved operasjons- og vedlikeholdshovedkvarteret i Jiangsu kan ingeniører eksternt kontrollere inspeksjonsroboten til Xinjiang kraftstasjon, justere sporingsbrakettvinkelen og starte/stoppe omformeren gjennom det digitale tvillingesystemet. Denne sentraliserte drifts- og vedlikeholdsmodus reduserer antall drifts- og vedlikeholdspersonell for en 1GW kraftstasjon fra 100 til 30, reduserer arbeidskraftskostnadene med 70%og forbedrer responshastigheten til minuttnivået.
Digital drift og vedlikehold av solcelleanlegg innebærer i det vesentlige å erstatte manuell arbeidskraft med dataflyt og bruk av algoritmeoptimalisering i stedet for empirisk skjønn. Denne transformasjonen forbedrer ikke bare effektiviteten til individuelle kraftverk, men gjør det også mulig å håndtere storskala solcelleanlegg-når AI kan administrere 10GW eller til og med 100 GW solcelleformues samtidig, vil lavkostnad og høy effektivt tilbud av ren energi ta et nytt skritt fremover, og gi solid teknisk støtte for energitransformasjon.