光伏智能调控

——用AI和大数据推动智能调控

随着光伏补贴的逐年下调，提高光伏电站收益的重要性日益凸显，传统运维的低效及高成本已不能满足运维工作需求，伴随人工智能以及大数据分析技术的快速发展，光伏电站运维也以O20模式进入到智能化阶段。

基于此，超能数字科技研发了基于Al技术及大数据技术的光伏电站智能运维平台，以用户为中心，通过提高电站运维水平，最终可实现电站收益的提升。既可满足单个电站的智能运维管理，也可满足多个电站的智能集中运维管理。

Al技术

1)智能数据采集

系统以机器视觉，对采集数据进行数据清洗，从而实现采集数据正确性校验及补充。系统根据设置的清洗条件，对异常数据进行剔除和过滤，并对缺失数据进行补充，从而保证采集数据的准确性和完整性，为后期的数据分析提供基础保障。

2)智能故障告警

系统以光伏电站大量故障信息及其产生原因为基础数据，进行模型训练，建立新能源电站常见告警信息及产生原因模型库。并利用智能搜索及推理技术，对各电站的实时运行数据及历史数据进行全面分析，及时获取各电站的隐藏故障并进行告警提示。主要包括数据越限，设备告警、遥信变位、设备故障、库存不足、亚健康设备、可提升节点等。从而使用户在第一时间了解电站存在的异常信息。

3)自动创建并分派缺陷

系统结合大量光伏电站的历史辐射数据和电量数据，通过数据挖掘与推理技术建立了准确可靠的预测模型。从而对电站25年全生命周期的发电量、收益等信息进行预测。为电站的计划发电量提供数据依据。

4)智能巡检

系统与移动单兵无缝对接，实现可视化智能巡检作业，有效进行远程巡检指挥、巡检轨迹监测、巡检过程回放、巡检任务下发、巡检结果反馈等工作，实时掌握巡检工作的进度及结果，增强巡检工作的稳定性、可靠性、可控性，确保巡检工作的质量，有效降低事故发生率，提高人员的工作效率。

5)智能趋势分析

大数据技术

1)基于大数据技术的性能分析

系统通过对海量历史数据分析，结合软计算、图谱分析、分析决策等技术，获得光伏电站的合理电量损失比例、综合效率、设备性能、电站能耗等关键健康指标。

2)基于大数据技术的对标平台

系统通过分析各电站生产运行数据，提供全面的对标功能，从发电、损耗、运维等多方面进行单电站纵向对标和多电站横向对标，从而发现电站不足，持续优化。