Kun aurinkosähkön voimalaitoksen asteikon eksponentiaalinen kasvu, perinteinen "ihmisen aaltotaktiikka" -käyttö- ja ylläpitomalli ei enää pysty selviytymään - 1GW: n voimalaitos vaatii satoja käyttö- ja ylläpitohenkilöstöä, ja ongelmat, kuten komponenttivirheiden, epätarkkojen puhdistuksen ajoituksen viivästynyt havaitseminen, ovat näkyviä. Digitaalinen toiminta ja ylläpito, kuten esineiden Internet, tekoäly ja droonit, on muuttanut aurinkosähkövoimalaitokset "ajatteleviksi organismeiksi", saavuttaen tarkan vian sijainnin, reaaliaikaisen energiatehokkuuden optimoinnin ja merkittävän kustannusvähennyksen, ohjaavat valokuvapalovelvollisen toiminnan älykäs aikakaudella.
1 Kokonaiskäsitys: 'Neuraaliterminaaliverkon' rakentaminen voimalaitoksille
Jokaisesta aurinkosähköpaneelista tulee älykäs anturi -solmu. Uuden sukupolven aurinkosähkömoduulit on varustettu mikro-antureilla, jotka keräävät reaaliaikaisia parametreja, kuten lämpötila, virta ja jännite. Tiedot siirretään pilvipalvelulle Lora- tai NB -IoT -langattomien verkkojen kautta. 1,2 GW: n aurinkosähkövoimalaitoksella 2 miljoonaa moduulia lataa tietoja 15 minuutin välein, muodostaen massiivisen tietokannan 10 kt/vuosi, mikä tarjoaa perustan AI -analyysille. Kun komponentin lämpötila ylittää 5 asteen kynnyksen, järjestelmä merkitsee sitä automaattisesti "epäillyn vian" ja laukaisee lisädiagnoosin.
Droonitarkastus on ratkaissut suurten voimalaitosten tarkastamisen ongelman. Teräväpiirin kameroilla ja infrapuna-lämpökuvat varustettu drooni voi tarkastaa 500000 neliömetriä tunnissa, mikä on 50 kertaa tehokkaampi kuin manuaalinen tarkastus. Kuvantunnistusalgoritmien avulla droonit voivat automaattisesti tunnistaa ongelmat, kuten piilotetut halkeamat, kuumat pisteet ja pölyn peitot komponenteissa, joiden tarkkuusaste on 98%. Miehittämättömien ilma -ajoneuvojen käyttöönottamisen jälkeen tietyllä voimalaitoksella tarkastamista varten vian havaitsemisaika on lyhennetty keskimäärin 7 päivästä 2 tuntiin, minkä seurauksena sähköntuotantotappiot vähenevät 1,5 miljoonaa kilowattituntia.
Meteorologinen ennustejärjestelmä saavuttaa tarkan ennusteen sähköntuotannosta. AI -malli voi ennustaa satelliittipilvikuvien, pohja -sääasemien ja historiallisen sähköntuotantotiedon kanssa seuraavan 72 tunnin aurinkosähkölähtöä, jonka virhesuhde ohjataan 8%: n sisällä. Tämä tarjoaa luotettavan perustan sähköverkkojen lähettämiselle, vähentämällä Gansu: n voimalaitoksen päivittäistä suunnitelman poikkeamaprosenttia 15 prosentista alle 5 prosenttiin, välttäen sakkoja, jotka aiheutuvat tuotantovaihteluista.
2 Älykäs päätöksenteko: AI-ohjattu toiminta- ja ylläpitostrategioiden optimointi
Koneoppimisalgoritmeista on tullut 'paras operaatiokonsultti'. Analysoimalla historiallista tietoa AI -mallit voivat tunnistaa komponenttien hajoamismallit - esimerkiksi jos komponenttien erän havaitaan olevan vähentymisnopeuden nousu 10% kesällä korkeiden lämpötilojen aikana 3 vuoden toiminnan jälkeen, tämän perusteella voidaan kehittää kohdennettu ylläpidon ylläpitosuunnitelma: varhainen puhdistus keväällä ja lisääntynyt kesällä. Tämän mallin soveltamisen jälkeen tiettyyn voimalaitokseen komponenttien keskimääräinen vuotuinen vaimennusaste laski 2,5 prosentista 2,0 prosenttiin ja kokonaistehontuotanto kasvoi 3 prosenttia 25 vuodessa.
Älykäs puhdistusaikataulujärjestelmä tajuaa "on-demand-puhdistuksen". Yhdistämällä pölyn laskeutumismallit, sääennusteet ja sähköntuotannon menetysennusteet, järjestelmä laskee automaattisesti optimaalisen puhdistusajan. Xinjiangin voimalaitoksella järjestelmä vähentää puhdistuksen taajuutta 2 kertaa kuukaudessa 1-3 kertaa tarpeen mukaan, mikä säästää 30% vettä ja varmistaa, että pölyn aiheuttama sähköntuotannon menetys ei ylitä 2%. Stouranvalovoiman seurannan seuraamiseksi järjestelmä voi myös hallita kiinnikettä pyörimään optimaaliseen kulmaan ja tehdä yhteistyötä puhdistusrobotien kanssa puhdistuksen tehokkuuden parantamiseksi.
Vikadiagnoosi on siirtynyt "korjauksen jälkeisestä" "ennen varoitusta". Värähtelyanalyysin ja VoicePrint -tunnistustekniikan perusteella AI voi määrittää sisäisen kondensaattorin ikääntymisen asteen invertterin toimintaäänen kautta ja varoittaa vikoista 6 kuukautta etukäteen. Tietyn käyttö- ja huoltoyrityksen tapaus osoittaa, että ennakoivan ylläpidon hyväksymisen jälkeen invertterivikojen korjaamisen kustannukset vähenevät 60%ja suunnittelemattomat seisokit vähenevät 80%.
3 Digitaalinen kakso
Digitaalinen kaksoistekniikka rakentaa voimalaitoksen 'virtuaalisen kuvan' . 1: 1 tietokoneen kaikkien aurinkosähkön voimalaitoksen laitteiden ja ympäristön palauttaminen ja fyysisen voimalaitoksen käyttötilan reaaliaikainen kartoitus. Simuloimalla sähköntuotantoa erilaisissa valaistus- ja lämpötila -olosuhteissa komponentin asettelu voidaan optimoida - äskettäin rakennettu voimalaitos sääti komponenttiväliä 3 metristä 3,5 metriin digitaalisen kaksoisimulaation kautta, mikä lisää takakomponenttien sähköntuotantoa 5% ja lisää sijoitetun pääoman tuoton 1,2 prosentilla.
Voimalaitosten kunnostamisessa korostetaan digitaalisten kaksosien simulaatiofunktion arvo. Vanhalle voimalaitokselle, joka on toiminut 10 vuotta, erityyppisten inverttereiden ja komponenttien virtuaalikorvausta käytetään virrantuotannon tehokkuuden simulointiin kunnostuksen jälkeen ja optimaalisen ratkaisun valitsemiseen. Tietty voimalaitos valitsi tämän perusteella "komponenttien säilyttäminen+korvaavat korkean tehokkuuden invertterit", mikä säästää 40% kustannuksista verrattuna koko korvaussuunnitelmaan ja lisääntyneeseen sähköntuotantoon 12%.
Etäkäyttö- ja huoltokeskus saavuttaa tarkan ohjauksen tuhansien mailien päässä. Jiangsun toiminta- ja huoltopäällikössä insinöörit voivat etäältä hallita Xinjiangin voimalaitoksen tarkastusrobottia, säätää seurantakiinnikekulmaa ja käynnistä/pysäytä invertteri digitaalisen kaksoisjärjestelmän läpi. Tämä keskitetty käyttö- ja huoltotila vähentää 1GW: n voimalaitoksen käyttö- ja huoltohenkilöstöä 100: sta 30: een, vähentää työvoimakustannuksia 70%ja parantaa vasteen nopeutta minuuttitasolle.
Stouran digitaaliseen voimalaitoksen toimintaan ja ylläpitämiseen sisältyy pääasiassa manuaalisen työvoiman korvaaminen tietovirtauksella ja algoritmin optimoinnin käyttäminen empiirisen arvioinnin sijasta. Tämä muutos ei vain paranna yksittäisten voimalaitosten tehokkuutta, vaan myös mahdollista hallita laajamittaisia aurinkosähkölaitoksia-kun AI pystyy hallitsemaan 10GW tai jopa 100 GW aurinkosähkövaroja samanaikaisesti, puhtaan energian halpa- ja korkean tehokkuuden tarjonta vie uuden askeleen eteenpäin, mikä tarjoaa vankan teknisen tuen energianmuutokselle.