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            AI、大數據助力 光伏電站數字化運維提速
            日期:2021-11-18   [復制鏈接]
            責任編輯:sy_shentong 打印收藏評論(0)[訂閱到郵箱]
            光伏領域,除了要注重光伏電站建設質量,還要注重電站建成后的運營與維護。面對繁雜長期的運營與維護,如何實現精準化和簡易化?在AI、大數據等技術的應用中,我們或許找到了答案。

            “在光伏電站運維上采用AI、5G、云計算、大數據等這些信息技術手段,對于提升整個電站的運營效率以及降低人力成本都有非常大的幫助。”賽迪智庫集成電路研究所光伏產業研究室主任江華說道。

            隨著AI、大數據等技術的應用,光伏領域逐漸出現了如光伏智慧運維平臺、智能光伏綜合管理平臺、無人機智能巡檢系統、數據采集器、光伏電站清掃機器人等智能軟硬件設備。那它們到底是如何助力光伏發展的呢?

            運維滲透于電站發展各個階段

            在中國光伏行業協會、賽迪智庫等行業組織、專家聯合編制的《中國光伏產業發展路線圖(2020年版)中是這樣定義電站運維的:電站運維是太陽能光伏發電系統運行維護的簡稱,是以系統安全為基礎,通過預防性維護、周期性維護以及定期的設備性能測試等手段,科學合理地對電站進行管理,以保障整個電站光伏發電系統的安全、穩定、高效運行,從而保證投資者的收益回報,也是電站交易、再融資的基礎。

            江華告訴記者,光伏電站運行有三個階段。

            第一個階段是磨合階段,由于設備系統都處于磨合期,是故障率相對比較高的一個階段,持續時間約為1~2年的時間。

            第二個階段是相對穩定階段,在這期間,電站偶爾會出一些故障,需要更換一些設備。

            第三個階段就是電站的失效階段,臨近光伏電站使用壽命即將結束時,因為設備老化或損壞,需要維修或更換。

            “不管在哪個階段,電站的運營維護都必不可少,否則發電量將會減少,對整個電站的經濟性將會產生非常大的影響。”江華說。

            電站運維中的“智能清掃專家”

            灰塵堆積是我們日常生活中最常見的現象。但在光伏電站上,可別小看這小小的灰塵,日積月累的灰塵會遮蔽住光伏組件的某些部分,在太陽光的照射下,被遮蔽部分升溫速度會更快,致使溫度過高出現燒壞的暗斑,加劇光伏電池板老化、損壞,影響發電量。

            記者從西安運維電汽科技有限公司了解到,目前在光伏電站清潔方面,有人工清洗、高壓水槍清洗、大型清洗車清潔、噴淋系統清潔等傳統清潔方式。

            但傳統清潔方式的工作效率、清掃費用、適用場景各不相同。人工清洗效率低下,一人一天只能清潔150㎡,適用于地面而不適用于高空電站。

            高壓水槍清洗一人一天能清潔500㎡,但卻不適用于缺水地區。一臺大型清洗車能清潔5000㎡,但適用于有水的地面電站。

            噴淋系統清潔效率倒是很高,但也需要大量用水,1MW用水量就有6~7噸。為了更好地降本提效,西安運維電汽科技有限公司研發出了光伏板智能清掃機器人。

            記者了解到,西安運維電汽科技有限公司的光伏板智能清掃機器人通過固定安裝旋轉滾刷把灰塵向前掃,系統自帶太陽能發電、充電及蓄電裝置,能夠自供電,實現無水清掃,無需清潔介質。通過下載多種網絡通信模塊,可以實現與主流智能控制平臺如手機、臺式電腦、平板等聯接。全自動遠程和人工就地控制,無線模塊、遙控遙測兩種運行方式切換自如。清掃機器人在各種光伏電站均可部署,最適合大型集中式光伏電站。智能的清掃方案,無需人工干涉,清掃過程全部自動化。單程運行距離800~1000米,清掃效果95%以上,適用于屋頂、大棚、平原、丘陵、沙漠、湖面等各個場景。通過大量數據對比,對光伏面板積灰的除塵效果進行了研究,結果顯示,每天清洗的面板比從未清洗的面板輸出功率增加了32%。

            AI、大數據助力電站運維

            《智能光伏產業發展行動計劃(2018-2020年)》指出,要加快提升光伏產業智能制造水平,推動互聯網、大數據、人工智能等與光伏產業深度融合,鼓勵特色行業智能光伏應用,促進我國光伏產業邁向全球價值鏈中高端。

            光伏電站運維近幾年涌現出智能光伏綜合管理平臺、無人機智能巡檢系統、數據采集器等智能運維平臺。

            通過大數據收集,以智能光伏綜合管理平臺為中心,進行數據交換和共享,建立起電站與運維人員之間的溝通橋梁,快速處理影響電站穩定運行的外部因素。

            搭載人工智能算法和圖像識別技術的無人機智能巡檢系統,及時準確地對光伏電站進行不間斷監測,提前預判電站可能發生的問題,準確定位的同時減少人力成本。

            “比方說逆變器突然產生故障,通過相應的監控系統和運維系統,就可以感知到器件的故障,實時傳送到控制中心,隨后通過AI和大數據進行數據分析產生解決方案,隨之把解決方案下派到運維工作人員的手中,然后第一時間解決故障。”江華在采訪中舉例說。

            不過,雖然AI和大數據切實解決了光伏電站運維難、效率低、成本高等實際問題,但因為電站規模大小、地形特點都各不相同,不能一概而論。對于大規模電站,地形比較平坦的地面電站來說,AI、5G、云計算、大數據等這些信息技術手段的應用以及相應智能硬件的應用成本比人力成本要低。

            而對于其他地形不算平坦、規模較小的電站來說,使用智能硬件的成本反而要比使用人力的成本要高。

            “所以是否采用AI、5G、云計算、大數據等信息化技術,需要進行一個經濟性測算。”江華如是說。

            原標題:AI、大數據助力 光伏電站數字化運維提速
             
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            來源:中國電子報
             
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