Са експоненцијалним растом скале фотонапонске електране, традиционални модел рада и одржавања људског таласа "више није у могућности да се носи - 1ГВ електрана за рад и одржавање и проблема са одржавањем и проблемима, као што су одложено откривање компонентних неуспеха, нетачног времена чишћења и брзине за производњу електричне енергије постају значајни. Дигитални рад и одржавање, кроз технологије као што су Интернет ствари, вештачка интелигенција и дронови, претвориле су фотонапонске електране у "мишљење организми", постижући прецизну локацију грешке, оптимизацију енергетске у реалном времену и значајном смањењу трошкова, у интелигентном реду фотонапонске и одржавања.
1 Укупна перцепција: Изградња 'Нетворске мреже' за електране
Свака фотонапонска плоча постаје интелигентни сензорски чвор. Нова генерација фотонапонских модула опремљена су микро сензорима који прикупљају параметре у реалном времену као што су температура, струја и напон. Подаци се преносе на Цлоуд Платформ кроз ЛОРА или НБ иОТ бежичне мреже. На 1,2 ГВ ПхотоВолтаине електране, 2 милиона модула Подаци постављају податке сваких 15 минута, формирајући масивну базу података од 10ТБ / године, пружајући основу за АИ анализу. Када компонентна температура пређе праг од 5 степени, систем га аутоматски означава као "сумњиви грешку" и покреће даљу дијагнозу.
Инспекција Дроне је решила проблем прегледавања великих електрана. Дроне опремљен фотоапаратима високих дефиниција и инфрацрвеним термичким сликарима може прегледати 500000 квадратних метара на сат, што је 50 пута ефикасније од ручне инспекције. Кроз алгоритме препознавања слике, Дронес може аутоматски идентификовати проблеме као што су скривене пукотине, вруће тачке и покривеност прашине у компонентама, са стопом тачности од 98%. Након увођења беспилотних ваздушних возила за инспекцију на одређеној електрани, време за откривање грешака скраћено је из просечне од 7 дана до 2 сата, што резултира годишњем смањењем од 1,5 милиона киловат сати у губитку електричне енергије.
Метеоролошки систем предвиђања постиже тачно предвиђање генерације електричне енергије. На основу сателитских слика облака, приземљеним временским станицама и историјским подацима о производњи електричне енергије, АИ модел може предвидјети фотонапонски излаз у наредних 72 сата са брзином грешке у року од 8%. Ово пружа поуздану основу за отпрему мреже за напајање, смањење дневне површине одступања од одступања електране у Гансу са 15% на испод 5%, избегавајући новчане казне узроковане излазним флуктуацијама.
2 Интелигентно одлучивање: АИ вођена оптимизација стратегија рада и одржавања
Алгоритми за учење машина постали су "најбољи консултант за операције". Анализом историјских података, АИ модели могу да идентификују деградације деградације компонената - на пример, ако се појачава серија компоненти. Раст брзине деградације током високих температура у лето након 3 године рада, циљани план одржавања може се развити на основу тога: рано чишћење у пролеће у љеку: рано чишћење у пролеће на основу тога: рано чишћење у пролеће доживљава серију деградације. Након примене овог модела на одређену електрану, просечна годишња стопа слабљења компоненти смањена је са 2,5% на 2,0%, а укупна производња електричне енергије порасла је за 3% за 25 година.
Интелигентни систем за заказивање чишћења реализује "чишћење на захтев". Комбиновање модела полагања прашине, временске прогнозе и предвиђања губитка енергије, систем се аутоматски израчунава оптимално време чишћења. На електрани у Ксињианг-у, систем смањује учесталост чишћења од 2 пута месечно до 1-3 пута по потреби, штеди 30% воде, док је губитак производње електричне енергије узроковано 2%. За праћење фотонапонских низова, систем такође може да контролише носач да се ротира у оптималан угао и сарађује са чишћењем робота како би побољшао ефикасност чишћења.
Дијагноза грешке прешла је из "Поправак" у "Пре упозорења". На основу анализе вибрација и технологије препознавања гласа, АИ може одредити степен старења интерног кондензатора кроз оперативни звук претварача и упозораваћи на 6 месеци унапред. Случај одређене операције и одржавања показује да се након усвајања предиктивног одржавања, трошкови поправљања квара претварача смањује се за 60%, а непланирано застој се смањује за 80%.
3 Дигитални ТВИН: Управљање потпуним животним циклусом Комбинујући виртуалну и стварност
Дигитална Твин технологија гради "виртуелну слику" електране . 1: 1 обнову све опреме и животне средине фотонапонске електране у рачунару и мапирање у реалном времену рада на физичкој електрани. Симулирањем производње електричне енергије у различитим условима осветљења и температуре, распоред компоненти се може оптимизовати - новоизграђена електрана подешавала је размак од 3 метра до 3 метра до 3,5 метра, повећавајући производњу задњег дела задњег дела за 5% и повећава поврат улагања за 1,2 процентне поене.
У реновирању електрана је истакнута вредност симулацијске функције дигиталних близанаца. За стару електрану која је радила током 10 година, виртуална замена различитих врста претварача и компоненти користи се за симулирање ефикасности производње електричне енергије након обнове и одабир оптимално решење. Одређена електрана је одабрала метод обнове "Задржавање компоненти + замена претварача високог ефикасности" на основу тога, што је уштедио 40% трошкова у поређењу са потпуним планом замене и повећане производње електричне енергије за 12%.
Даљински центар за рад и одржавање постиже прецизну контролу од хиљада миља далеко. На седишту рада и одржавања индиггери могу даљински управљати инспекцијским роботом Ксињианг Повер станице, подесите угао за праћење носача и покрените / заустави претварач кроз дигитални двослојни систем. Овај централизовани режим рада и одржавања смањује број особља за рад и одржавање за снажну станицу од 1ГВ од 100 до 30, смањује трошкове рада за 70% и побољшава брзину реакције на ниво минуте.
Дигитални рад и одржавање фотонапонских електрана у основи укључују замену ручног рада са протоком података и употребом оптимизације алгоритама уместо емпиријске пресуде. Ова трансформација не само да побољшава ефикасност појединих електрана, већ и омогућава управљање великим фотонапонским електранама - када АИ може истовремено управљати 10ГВ или чак 100ГВ фотонапонске имовине, нискобуџетске и високо ефикасне понуде чисте енергије, пружаће нови корак напријед, пружајући нови корак напријед, пружајући солидан техничку подршку трансформације.