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利用AI挑选最佳清洁时机可有效增加17%光伏发电收益
DIGITIMES | 来源:DIGITIMES 浏览次数:327 发布时间:2018年11月21日
摘要:

全球积极发展再生能源,让光伏发电成为炙手可热的商机之一。不过建构光伏发电系统并非单纯架设完设备如此简单,后续更需有效率地维运光伏电站,让发电效益呈现最佳化。

全球积极发展再生能源,让光伏发电成为炙手可热的商机之一。不过建构光伏发电系统并非单纯架设完设备如此简单,后续更需有效率地维运光伏电站,让发电效益呈现最佳化。新创团队慧景科技便利用发电数据AI预测光伏模组清洗最佳时机点,与过去透过人工定点巡检,一年仅清洗两次的情况下相比,根据实证可增加17%的发电效益。

慧景科技产品经理陈韦婷指出,光伏电站的特性是数量多且分散,本身在管理上就十分不易,因此多数业者都是采用重点巡检模式为主,不过如此一来,也就无法即时获知「远在天边」的光伏电站有无异常。再加上光伏模组长期置于室外,也很容易导致脏污与雨渍附着在光伏板上,由于人工巡检往返耗时,通常一整年下来可能上下半年仅清洗2次,而每一次的时机都是凭经验法则,并无抓准正确的清洗的时机点,长久下来光伏系统的发电效率必定受到影响。

为了在最佳效率的原则上对光伏电站进行维护。慧景科技开发智慧光伏监控系统─Photon,透过AI替业者预测适当的光伏板清洗时间点,在清洗费用与发电效益可能会因此受损的情况下取得最佳平衡值。

而慧景科技所采用的方法,是先透过多个光伏电站平均计算出预测模型,接着再利用新电站的相关发电数据,包括逆变器、电站位置等,结合天气数据如风向、气温、天气型态,透过历史数据与人工智能学习预测新电站的周期,未来当光伏电站的发电数据与模型产生偏离,系统便会通知业者清洗的时间。

以真实案例举例,一设备容量487kWh的光伏电站,利用人工智能推荐清洗模组,扣除清洗费用后,半年发电收益逾人民币22万元,但如果该电站只是例行性半年清洗一次,收益只有19万元,两者相差了3万元之多。如果电站较大,人工智能还可精细到推荐电站中哪个区域需要清洗多久,借以规划出最佳化清洗策略,预估可再提升2%的收益。

除此之外,Photon本身就是一智能监控系统,不但可为业者透过智能化清洗增加发电效益,另一方面透过远端监控,一旦影响收益效率的异常事件突发,例如逆变器回路异常、发电与整场比较异常等,便可即时通知预警,协助业者远端管理光伏电站。

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