Operativna efikasnost fotonaponskih elektrana direktno određuje njihovu punu korist životnog ciklusa, a globalna tehnologija prelazi iz "Ručni LED" na "pametni pogon". Kroz tehnologije kao što su preglede za drone, AI kvarovi, i digitalni blizanci, troškovi rada i troškova održavanja smanjeni su za preko 40%, a generacija električne energije povećana je za 5% - 8%. Ovaj model rada "bespilonutih, preciznih i prediktivnih" i održavanja i održavanja redefinira logiku upravljanja fotonaponskim elektranama i pružanje osnovne podrške za efikasan rad velikih fotonaponskih baza.
1 Inspekcijska tehnologija: hodanje od zemlje do inteligentnog skeniranja u zraku
Kineski "drone + termičko snimanje" inspekcija klastera ". Fotonaponska baza 1.2GW u Qinghaiu usvaja inspekcijski klaster koji se sastoji od 20 višestrukih rotorskih dronova (opremljen visokom - definitivno-vidljivim svjetlom i infracrvenim termičkim kamerama), s dnevnim inspekcijskim površinama od 200 hektara po mašini, što je 10 puta efikasnije od ručnog hodanja (sa ručnim hodanjem). Nadmorska visina dronova kontrolira se na 50 metara, sa tačnošću snimanja od 0,1m / piksela. Može se identificirati 20 vrsta oštećenja poput skrivenih pukotina, vrućih mjesta i grešaka razvodne kutije, s tačnom stopom od 98%. U kombinaciji sa "algoritmom planiranja staze" (automatski generira optimalnu rutu na bazi elektrane GIS mape), brzina preglednog pokrivanja dostigla je 100%. Nakon primjene određene elektrane, vrijeme otkrivanja greške skraćeno je od 7 dana do 2 sata, a godišnji gubitak proizvodnje električne energije smanjen je za 1,2 milijuna kWh.
Germany's "fixed wing+LiDAR" terrain adaptation inspection. For mountainous photovoltaic power stations (slope>25 stepeni), dugotrajno zrakoplovno vozilo za izdržljivo sredstvo za izdržljivost (izdržljivost od 6 sati) opremljeno je laserskim radarskom radarskom radarskom modelu oblačnog modela elektrane (tačnosti ± 5cm) i sinhrono dobivanje pozicije komponente i podatke o nagibu. Korištenjem algoritama korekcije terena ', uplitanje opterećenja planine u prepoznavanju nedostatka, a greška prepoznavanja vrućeg spota kontrolira se u roku od 0,5 stepeni. Praksa planinske elektronaponske elektrane na 500mW u Bavarskoj pokazuje da ova tehnologija poboljšava inspekcijsku efikasnost za 8 puta u odnosu na ručni pregled i izbjegava sigurnosne rizike inspekcija planinarenja.
2 Dijagnoza oštećenja: od ručne presude do dubokog učenja AI
The multimodal AI recognition system in the United States. A 2GW photovoltaic power plant in California has built a database containing 1 million defect images, and achieved automatic classification of defect types (with an accuracy of 95%) and severity grading (divided into 5 levels) through a deep learning model (CNN+Transformer hybrid architecture). The system can distinguish subtle differences such as "hot spots" (temperature higher than normal components by more than 5 ℃), "hidden cracks" (crack width>0,1 mm), i "obrasci puževa" (područje obračuna za više od 10% komponente) i generiraju listu prioriteta održavanja (poput rukovanja vrućim grešanjima u roku od 24 sata i greške u obliku puževa u roku od 7 sati). Nakon nanošenja, stopa pogrešne pogreške smanjena je sa 15% na 2%, a efikasnost održavanja porasla je za 30%.
Japanski "EDGE Computing + Real - dijagnostika vremena". Za distribuirane fotonaponske elektrane (domaćin / industrijski i komercijalni krovovi), na strani pretvarača raspoređeni su na pretvaraču da prikupe komponente trenutne i naponske podatke u realnom vremenu (uzorkovanje frekvencije 1KHz), te identificiraju nenormalne komponente u roku od 10 sekundi putem "algoritma za otkrivanje energije" (uspoređujući odstupanje odstupanja u istom nizu). Na primjer, kada je snaga komponente 10% niža od prosječne vrijednosti istog niza, sustav odmah gura informacije upozorenja u aplikaciju za rad i održavanje i označava lokaciju komponente (na osnovu GPS zapisa tijekom instalacije). Ispitivanje fotonaponskog klastera distribuiranog od 100 mw u Tokiju pokazuje da ova tehnologija smanjuje vrijeme odziva greške od 48 sati do 10 minuta i povećava godišnju proizvodnju električne energije za 6%.
3 Prediktivno održavanje: od pasivnog popravka do proaktivne prevencije
Kineski "digitalni twin + vijek trajanja". Fotonaponska elektrana 800MW izgradila je digitalni dvostruki model cijele elektrane, koja mapirajući status komponenata, pretvarača i nosača u stvarnom - vremenu (temperaturu, moć, sila i druge 300+ parametre). Na osnovu petogodišnjeg povijesnog treninga, model "životnog predviđanja" može predvidjeti trend prigušenja komponente (uz grešku<3%) and identify components that are about to exceed the attenuation limit one year in advance (with an annual attenuation rate of>2%). Izveznaj elektrane koristilo je ovaj model za zamijenilo 2000 komponentu sa visokim prigušivanjem, izbjegavajući kumulativni gubitak od 500000 kWh generacije električne energije u naredne 3 godine, dok širi troškove održavanja ravnomjerno u svakoj godini, smanjujući pritisak jednog - ulaganja.
Australia's' Climate Adaptation Prediction 'program. Develop a "climate attenuation" correlation model for Australia's strong ultraviolet and high temperature (summer>45 stepeni) okoliš, u kombinaciji s lokalnim intenzitetom sunčeveh sunčeve i promjene temperature, kako bi se predviđalo brzinu starenja kockicama i brzinu smanjenja prenošenja stakla. Na primjer, u Queenslandu (sa godišnjim ultraljubičastom zračenjem od 180W / m ²), model predviđa 10-godišnju stopu pristigavanja snage od 12% za komponente, što je 5% više nego u umjerenim regijama. Na osnovu toga razvijen je plan održavanja "zamjene obloga zadnjeg poklopca svakih 5 godina". Nakon primjene elektrane 200MW, stvarna stopa prigušenja kontrolirana je u roku od 10%, što je 3 procentna boda niža od elektrane koja nije implementirala plan.
Inteligentna operacija i održavanje fotonaponskih elektrana nadograđuju se iz "nadgledanja opreme" na "apresijaciju imovine". U budućnosti, sa integracijom 5G + industrijskog interneta (automatsko održavanje robota (automatska zamena neispravnih komponenti), ai automatska inspekcija, AI Automatsko održavanje, tako da maksimizirate prednosti čitavog životnog ciklusa fotonaponskih elektrana i promoviraju transformaciju nove energije iz "skale Proširenje "na" poboljšanje kvaliteta ".