С непрекъснатото разширяване на мащаба на фотоволтаичната електроцентрала и бързата технологична итерация, традиционният режим на работа и поддръжка стана трудно да се отговори на изискванията за ефективна, безопасна и ниска цена на електроцентралите. Интелигентната експлоатация и поддръжка, използването на модерни технологии като Интернет на нещата, големи данни и изкуствен интелект, постигна точност, автоматизация и интелигентност в работата и поддържането на фотоволтаичните електроцентрали, превръщайки се в ключово средство за повишаване на ефективността на производството на електроенергия и икономическите ползи на електроцентралите.
1. Мониторинг на пълен манекен: Разбиране на състоянието на експлоатацията на електроцентралата в реално време в реално време в реално време
Интелигентната система за работа и поддръжка постига цялостен мониторинг на фотоволтаични (PV) компоненти, инвертори, комбинирани кутии, трансформатори и друго оборудване чрез внедряване на голям брой сензори в различни връзки на PV електростанцията. Температурните сензори и светлинните сензори, инсталирани на повърхността на PV панелите, могат да събират данни в реално време за работната температура и интензивността на светлината на компонентите; Ток и сензори за напрежение вътре в инвертора могат точно да наблюдават работни параметри на оборудването; и метеорологичните станции събират данни за околната среда като скорост на вятъра, посока на вятъра и валежи. Тези данни се предават в реално време на платформата за управление на облаци чрез мрежа за безжична комуникация, образувайки модел на „цифров близнак“ на електроцентралата.
Персоналът за експлоатация и поддръжка може да преглежда различни данни на електроцентралата по всяко време чрез компютри или мобилни терминали, като например генериране на мощност на всеки фотоволтаичен панел, промени в температурата на оборудването и информация за алармата за неизправности. Когато фотоволтаичният модул изпита ненормално повишаване на температурата, системата автоматично ще издаде ранно предупреждение и ще маркира специфичното местоположение в цифровия модел близнак. Персоналът за експлоатация и поддръжка може бързо да намери точката на повреда и да извършва своевременно поддръжка. След приемането на тази система за мониторинг на пълен манерт, голяма наземна фотоволтаична електроцентрала значително подобри ефективността на обработката на грешки, като средното време за откриване на неизправности се намалява от 24 часа до по-малко от 1 час.
2. Интелигентна диагностика и прогнозиране: Ранно избягване на потенциални рискове
Въз основа на алгоритмите за големи данни и изкуствен интелект, системите за интелигентна работа и поддръжка могат да извършват задълбочен анализ на данните за експлоатация на електроцентрали, да постигнат интелигентна диагноза и прогнозиране на грешки. Системата установява модел за прогнозиране на неизправностите чрез изучаване на исторически правила за данни и работа на оборудването, които могат да предскажат предварително видовете и времето на неизправности, които могат да възникнат в устройства като фотоволтаични модули и инвертори. Например, анализирайки данните за производство на енергия и температурните тенденции на фотоволтаичните панели, системата може да предвиди потенциални проблеми като скрити пукнатини и затихване в компоненти с скорост на точност над 85%.
На фотоволтаична електроцентрала в Гансу, интелигентната система за прогнозиране успешно прогнозира, че партида от инвертори, които работят от 5 години, може да има проблеми с стареенето на кондензаторите. Персоналът за експлоатация и поддръжка ги замени предварително, за да избегне загубите на производството на електроенергия, причинени от внезапни повреди на инвертора. Според статистиката, след приемането на интелигентна технология за диагностика и прогнозиране, непланираният престой на електроцентралата е намален с 30%, а годишното производство на електроенергия се е увеличило с около 2%.
3. Автоматизирани задачи: Намаляване на разходите за труд и рискове за безопасност
Интелигентната работа и поддръжка въведоха автоматизирано оборудване като проверки на дронове и почистване на роботи, значително намаляваща ръчна намеса. Дроновете, оборудвани с камери с висока разделителна способност и инфрачервени термични изображения, могат да извършват цялостни проверки на фотоволтаични електроцентрали, с зона за проверка до 100000 квадратни метра на час, което е повече от 10 пъти по-ефективна от ръчните проверки. Инфрачервената термография може бързо да идентифицира фотоволтаичните модули с анормална температура, осигурявайки точна основа за отстраняване на неизправности.
Почистването на робота решава проблема с трудността и високата цена при почистването на фотоволтаичните панели. Почистващият робот се движи по повърхността на фотоволтаичния панел през коловози или смукателни чаши, оборудван с въртяща се четка и вода за спрей с високо налягане, което може ефективно да премахне праха и мръсотията от повърхността. В райони с чести пясъчни бури, роботите могат автоматично да планират почистващи пътища и честоти въз основа на нивото на замърсяване на фотоволтаичните панели, като гарантират, че панелите винаги поддържат високо предаване. След използване на почистващи роботи в пустинна фотоволтаична електроцентрала, годишните разходи за почистване могат да бъдат спестени от 500000 юана, а ефективността на производството на енергия на фотоволтаичния панел може да бъде подобрена с около 5%.