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随着光伏补贴的逐年下调,通过运维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O2O模式进入到智能化阶段。
基于此,木联能研发了基于AI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。为了满足各类客户对运维的不同需求,在原专业版本的基础上,木联能特推出具有更高性价比、更实用、易用的标准版、简易版系统,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。
AI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
系统结合实时采集数据和历史数据分析结果,利用自主学习技术感知电站存在故障信息,并结合故障内容自动创建缺陷单,同时,系统根据移动单兵设备定位各运维人员实时位置,将缺陷单智能分配给离故障点最近的人员,从而最大化提升运维效率并降低故障强度。
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
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。
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。
核心价值
1)传统运维进阶智能运维:O2O模式、AI技术、大数据技术、价值管理理念。
2)设备实时监测:及时掌握设备运行数据,发现设备运行故障。
3)光伏电站组串故障智能诊断:高效、精确、可视化。
4)故障、缺陷闭环管理:提高消缺效率,保证发电量。
5)工作信息化、标准化、规范化:安全可靠运行。
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