太陽光発電所スケールの指数関数的な成長により、従来の「人間の波戦術」運用モデルはもはや対処できなくなります。1GW発電所には何百もの運用とメンテナンス担当者が必要であり、コンポーネントの障害の遅延、不正確な清掃タイミング、高発電の損失率の遅延などの問題が顕著になります。モノのインターネット、人工知能、ドローンなどの技術を通じて、デジタルの運用とメンテナンスは、太陽光発電所を「思考生物」に変え、正確な障害の位置、リアルタイムのエネルギー効率の最適化、大幅なコスト削減、太陽のような操作と維持のインテリジェントな時代の到来を遂げました。
1合計認識：発電所の「ニューラル末端ネットワーク」の構築
各太陽光発電パネルは、インテリジェントセンシングノードになります。新世代の太陽光発電モジュールには、温度、電流、電圧などのリアルタイムパラメーターを収集するマイクロセンサーが装備されています。データは、LORAまたはNB IoTワイヤレスネットワークを介してクラウドプラットフォームに送信されます。 1.2GWの太陽光発電所では、200万モジュールが15分ごとにデータをアップロードし、10TB/年の大規模なデータベースを形成し、AI分析の基礎を提供します。コンポーネントの温度が5度のしきい値を超えると、システムは自動的に「障害の疑い」としてマークし、さらなる診断をトリガーします。
ドローン検査は、大規模な発電所を検査する問題を解決しました。高解像度カメラと赤外線熱イメージャーを装備したドローンは、1時間あたり500000平方メートルを検査できます。これは、手動検査の50倍効率が高くなります。画像認識アルゴリズムを通じて、ドローンは、98％の精度率で、隠し亀裂、ホットスポット、ダストカバーなどの問題を自動的に識別できます。特定の発電所での検査のために無人航空機の導入後、障害検出の時間は平均7日から2時間に短縮され、発電損失が150万キロワット時間の年間削減になりました。
気象予測システムは、発電の正確な予測を実現します。衛星雲の画像、地上気象局、および履歴発電データに基づいて、AIモデルは次の72時間の太陽光発電を予測することができ、エラー率は8％以内に制御されます。これは、電力網の派遣の信頼できる基盤を提供し、ガンスの発電所の毎日の計画偏差率を15％から5％未満に引き下げ、出力の変動による罰金を回避します。
2インテリジェントな意思決定：AI駆動型の運用とメンテナンス戦略の最適化
機械学習アルゴリズムは「最高のオペレーションコンサルタント」になりました。履歴データを分析することにより、AIモデルはコンポーネントの劣化パターンを識別できます。たとえば、3年間の運用後、夏の高温での劣化率が10％増加することがわかった場合、春の早期清掃と夏の検査頻度の増加に基づいて、ターゲットメンテナンス計画を開発できます。このモデルを特定の発電所に適用した後、コンポーネントの平均年間減衰率は2.5％から2.0％に減少し、25年で総発電量が3％増加しました。
インテリジェントクリーニングスケジューリングシステムは、「オンデマンドクリーニング」を実現します。ほこりの堆積モデル、気象予測、発電損失の予測を組み合わせて、システムは最適な洗浄時間を自動的に計算します。新jiangの発電所では、システムは必要に応じて1か月あたり2倍から1〜3倍に洗浄の頻度を減らし、粉塵による発電の損失が2％を超えないようにしながら30％の水を節約します。太陽光発電アレイを追跡するために、システムはブラケットを制御して最適な角度に回転し、クリーニングロボットと協力してクリーニング効率を向上させることもできます。
障害の診断は、「修理後」から「事前警告」に移行しました。振動分析とボイスプリント認識技術に基づいて、AIはインバーターの動作音を介して内部コンデンサの老化の程度を決定し、6か月前に断層を警告することができます。特定の操作およびメンテナンス会社のケースは、予測メンテナンスを採用した後、インバーター断層の修復コストが60％削減され、計画外のダウンタイムが80％削減されることを示しています。
3デジタルツイン：仮想と現実を組み合わせたフルライフサイクル管理
デジタルツインテクノロジーは、コンピューター内の太陽光発電所のすべての機器と環境の式. 1の「仮想イメージ」を構築し、物理的な発電所の動作状況のリアルタイムマッピングを構築します。異なる照明と温度条件下で発電をシミュレートすることにより、コンポーネントレイアウトを最適化できます。新しく構築された発電所により、デジタルツインシミュレーションを通じてコンポーネント間隔を3.5メートルから3.5メートルに調整し、リアコンポーネントの発電を5％増加させ、投資収益率を1.2パーセントポイント増加させました。
発電所の改修では、デジタルツインのシミュレーション関数の価値が強調されています。 10年間稼働している古い発電所の場合、さまざまな種類のインバーターとコンポーネントを仮想的に交換して、改修後の発電効率をシミュレートし、最適なソリューションを選択します。特定の発電所は、これに基づいて「コンポーネントの保持+高効率インバーターの交換」の改修方法を選択しました。
リモートオペレーションおよびメンテナンスセンターは、数千マイル離れた場所から正確な制御を実現しています。江蘇省の操作およびメンテナンス本部では、エンジニアは新jiang発電所の検査ロボットをリモートで制御し、追跡ブラケットの角度を調整し、デジタルツインシステムを介してインバーターを開始/停止できます。この集中化された運用モードとメンテナンスモードにより、1GW発電所の操作およびメンテナンス担当者の数が100から30に減少し、人件費が70％削減され、応答速度が分レベルまで改善されます。
太陽光発電所のデジタル操作とメンテナンスには、基本的に手動労働をデータフローに置き換え、経験的判断ではなくアルゴリズムの最適化を使用します。この変換により、個々の発電所の効率が向上するだけでなく、AIが10GWまたは100GWの太陽光発電資産を同時に管理できる場合、大規模な太陽光発電所を管理することも可能になります。