Med den eksponentielle vækst af fotovoltaisk kraftværksskala er den traditionelle "menneskelige bølgetaktik" -operation og vedligeholdelsesmodel ikke længere i stand til at klare - et 1GW kraftværk kræver hundreder af drift og vedligeholdelsespersonale, og problemer såsom forsinket detektion af komponentfejl, unøjagtig rengøringstiming og høje strømproduktionstabspriser bliver fremtrædende. Digital drift og vedligeholdelse, gennem teknologier som Internet of Things, Artificial Intelligence og Drones, har forvandlet fotovoltaiske kraftværker til "tænkning organismer", opnået præcis fejlplacering, realtids energieffektivitetsoptimering og betydelig omkostningsreduktion, der indfører den intelligente æra med fotovoltaisk drift og vedligeholdelse.
1 Samlet opfattelse: Opbygning af et 'neuralt terminalnetværk' til kraftværker
Hvert fotovoltaisk panel bliver en intelligent sensende knude. Den nye generation af fotovoltaiske moduler er udstyret med mikrosensorer, der indsamler realtidsparametre, såsom temperatur, strøm og spænding. Dataene overføres til skyplatformen gennem Lora eller NB IoT Wireless Networks. Ved et 1,2 GW fotovoltaisk kraftværk uploader 2 millioner moduler data hvert 15. minut, hvilket danner en massiv database på 10 TB/år, hvilket giver et fundament til AI -analyse. Når komponenttemperaturen overstiger tærsklen på 5 grader, markerer systemet det automatisk som en "mistænkt fejl" og udløser yderligere diagnose.
Droneinspektion har løst problemet med at inspicere store kraftværker. Dronen udstyret med high-definition-kameraer og infrarøde termiske billedmænd kan inspicere 500000 kvadratmeter i timen, hvilket er 50 gange mere effektiv end manuel inspektion. Gennem billedgenkendelsesalgoritmer kan droner automatisk identificere problemer såsom skjulte revner, hot spots og støvdækning i komponenter med en nøjagtighedshastighed på 98%. Efter introduktionen af ubemandede luftfartøjer til inspektion ved et bestemt kraftværk er tiden til fejldetektion forkortet fra i gennemsnit 7 dage til 2 timer, hvilket resulterer i en årlig reduktion på 1,5 millioner kilowattimer i kraftproduktionstab.
Det meteorologiske prognosesystem opnår nøjagtig forudsigelse af kraftproduktion. Baseret på satellitskybilleder, jordvejrstationer og historiske kraftproduktionsdata, kan AI -modellen forudsige den fotovoltaiske output i de næste 72 timer med en fejlrate kontrolleret inden for 8%. Dette tilvejebringer et pålideligt grundlag for strømnettet, der reducerer den daglige planafvigelsesgrad for et kraftværk i Gansu fra 15% til under 5%, hvilket undgår bøder forårsaget af udgangsvingninger.
2 Intelligent beslutningstagning: AI-drevet optimering af drifts- og vedligeholdelsesstrategier
Maskinindlæringsalgoritmer er blevet de 'bedste operationskonsulent'. Ved at analysere historiske data kan AI -modeller identificere komponentnedbrydningsmønstre - for eksempel, hvis et parti komponenter viser sig at opleve en 10% stigning i nedbrydningshastighed under høje temperaturer om sommeren efter 3 års drift, kan en målrettet vedligeholdelsesplan udvikles baseret på dette: tidlig rengøring i foråret hvert år og øget inspektionsfrekvens om sommeren. Efter anvendelse af denne model på et bestemt kraftværk faldt den gennemsnitlige årlige dæmpningshastighed for komponenter fra 2,5% til 2,0%, og den samlede kraftproduktion steg med 3% på 25 år.
Det intelligente rengøringsplanlægningssystem realiserer "on-demand rengøring". Ved at kombinere støvaflejringsmodeller, vejrprognoser og forudsigelser af elproduktionen beregner systemet automatisk den optimale rengøringstid. På et kraftværk i Xinjiang reducerer systemet hyppigheden af rengøring fra 2 gange om måneden til 1-3 gange efter behov, hvilket sparer 30% vand, mens det sikrer, at tabet af kraftproduktion forårsaget af støv ikke overstiger 2%. Til sporing af fotovoltaiske arrays kan systemet også kontrollere beslaget for at rotere til den optimale vinkel og samarbejde med rengøringsrobotter for at forbedre rengøringseffektiviteten.
Fejldiagnose er skiftet fra "efter reparation" til "før advarsel". Baseret på vibrationsanalyse og stemmeprintgenkendelsesteknologi kan AI bestemme graden af intern kondensator, der aldrende gennem driftslyden af inverteren og advares om fejl 6 måneder i forvejen. Sagen om et bestemt operations- og vedligeholdelsesfirma viser, at efter at have vedtaget forudsigelig vedligeholdelse reduceres omkostningerne ved reparation af inverterfejl med 60%, og ikke -planlagt nedetid reduceres med 80%.
3 Digital Twin: Fuld livscyklusstyring, der kombinerer virtuel og virkelighed
Digital Twin Technology bygger et 'virtuelt billede' af kraftværket . 1: 1 Restaurering af alt udstyr og miljø i det fotovoltaiske kraftværk i computeren og kortlægning af realtid af det fysiske kraftværks driftsstatus. Ved at simulere kraftproduktionen under forskellige belysnings- og temperaturforhold kan komponentlayoutet optimeres - et nybygget kraftværk justerede komponentafstanden fra 3 meter til 3,5 meter gennem digital tvillingsimulering, hvilket øger kraftproduktionen af bagkomponenterne med 5% og øgede afkastet på investeringerne med 1,2 procentpoint.
Ved renovering af kraftværker fremhæves værdien af simuleringsfunktionen af digitale tvillinger. For et gammelt kraftværk, der har været i drift i 10 år, bruges virtuel udskiftning af forskellige typer invertere og komponenter til at simulere effektproduktionseffektiviteten efter renovering og vælge den optimale løsning. Et bestemt kraftværk valgte renoveringsmetoden til "fastholdelse af komponenter+erstatning af invertere med høj effektivitet" baseret på dette, hvilket sparede 40% af omkostningerne sammenlignet med den fulde udskiftningsplan og øget kraftproduktion med 12%.
Fjernbetjenings- og vedligeholdelsescentret opnår præcis kontrol fra tusinder af miles væk. Ved operationen og vedligeholdelseshovedkvarteret i Jiangsu kan ingeniører eksternt kontrollere inspektionsrobotten i Xinjiang Power Station, justere sporingsbeslagsvinklen og starte/stoppe inverteren gennem det digitale tvillingsystem. Denne centraliserede drifts- og vedligeholdelsestilstand reducerer antallet af drifts- og vedligeholdelsespersonale for et 1GW -kraftværk fra 100 til 30, reducerer arbejdsomkostningerne med 70%og forbedrer responshastigheden på minutniveauet.
Den digitale operation og vedligeholdelse af fotovoltaiske kraftværker involverer i det væsentlige udskiftning af manuel arbejdskraft med dataflow og anvendelse af algoritmeoptimering i stedet for empirisk vurdering. Denne transformation forbedrer ikke kun effektiviteten af individuelle kraftværker, men gør det også muligt at håndtere storskala fotovoltaiske kraftværker-når AI kan styre 10 GW eller endda 100 GW fotovoltaisk aktiver samtidig, vil den lave omkostnings- og højeffektivitetsforsyning af rensenergi tage et nyt skridt fremad, hvilket giver solid teknisk support til energitransformation.