Z nenehno širjenjem lestvice fotovoltaične elektrarne in hitro tehnološko iteracijo je tradicionalni ročni način upravljanja in vzdrževanja težko izpolnjevati zahteve po učinkovitem, varnem in poceni delovanju elektrarn. Inteligentno delovanje in vzdrževanje, izkoriščanje naprednih tehnologij, kot so internet stvari, veliki podatki in umetna inteligenca, je doseglo natančnost, avtomatizacijo in inteligenco pri delovanju in vzdrževanju fotonapetostnih elektrarn, s čimer je postalo ključno sredstvo za izboljšanje učinkovitosti proizvodnje energije in gospodarskih koristi elektrarn.
1. spremljanje polnega scenarija: dojemanje stanja delovanja elektrarne v realnem času
Inteligentni sistem delovanja in vzdrževanja dosega celovito spremljanje fotovoltaičnih (PV) komponent, pretvornikov, kombiniranih škatel, transformatorjev in druge opreme z uvajanjem velikega števila senzorjev v različnih povezavah elektrarne PV. Temperaturni senzorji in svetlobni senzorji, nameščeni na površini PV plošč, lahko zbirajo podatke v realnem času o delovni temperaturi in intenzivnosti svetlobe komponent; Senzorji tokov in napetosti znotraj pretvornika lahko natančno spremljajo delovne parametre opreme; in meteorološke postaje zbirajo okoljske podatke, kot so hitrost vetra, smer vetra in padavine. Ti podatki se v realnem času prenašajo na platformo za upravljanje oblakov prek brezžičnega komunikacijskega omrežja, ki tvorijo model "digitalnega dvojčka" elektrarne.
Osebje za delovanje in vzdrževanje si lahko kadar koli ogleda različne podatke elektrarne prek računalnikov ali mobilnih terminalov, kot so proizvodnja energije vsake fotonapetostne plošče, temperaturne spremembe opreme in informacije o alarmu napak. Ko fotovoltaični modul doživi nenormalno zvišanje temperature, bo sistem samodejno izdal zgodnje opozorilo in označil določeno lokacijo v digitalnem dvojnem modelu. Osebje za upravljanje in vzdrževanje lahko hitro poišče točko napake in pravočasno izvede vzdrževanje. Po sprejetju tega sistema za spremljanje s polnim scenarijem je velika ozemljitvena fotovoltaična elektrarna znatno izboljšala učinkovitost ravnanja z napakami, povprečni čas za odkrivanje napak pa se je zmanjšalo s 24 ur na manj kot 1 uro.
2. Inteligentna diagnoza in napoved: zgodnje izogibanje potencialnim tveganjem
Na podlagi algoritmov velikih podatkov in umetne inteligence lahko inteligentni sistemi za delovanje in vzdrževanje izvajajo poglobljeno analizo podatkov o delovanju elektrarn, dosežejo inteligentno diagnozo in napovedovanje napak. Sistem vzpostavlja model napovedovanja napak z učenjem zgodovinskih pravil podatkov o napakah in opremi, ki lahko vnaprej napovedujejo vrste in čase napak, ki se lahko pojavijo v napravah, kot so fotovoltaični moduli in pretvorniki. Na primer, z analizo podatkov o proizvodnji električne energije in temperaturnih trendov fotonapetostnih plošč lahko sistem napoveduje morebitna vprašanja, kot so skrite razpoke in slabljenje v komponentah s stopnjo natančnosti nad 85%.
Na fotovoltaični elektrarni v GANSU je inteligenten sistem napovedovanja uspešno napovedal, da ima lahko serija pretvornikov, ki se izvajajo že 5 let, težave s staranjem kondenzatorja. Osebje za upravljanje in vzdrževanje jih je vnaprej zamenjalo, da bi se izognile izgube proizvodnje električne energije, ki jih povzročajo nenadne okvare pretvornika. Glede na statistiko se je po sprejetju inteligentne diagnoze in tehnologije napovedovanja nenačrtovani izpad elektrarne zmanjšala za 30%, letna proizvodnja električne energije pa se je povečala za približno 2%.
3. Avtomatizirane naloge: zmanjšanje stroškov dela in varnostnih tveganj
Inteligentno delovanje in vzdrževanje sta uvedla samodejno opremo, kot so inšpekcijski pregledi brezpilotnih letal in čiščenje robotov, kar močno zmanjša ročno posredovanje. Droni, opremljeni s kamerami z visoko ločljivostjo in infrardečimi toplotnimi slikarji, lahko opravijo obsežne inšpekcijske preglede fotovoltaičnih elektrarn z pregledom do 100000 kvadratnih metrov na uro, kar je več kot 10-krat učinkovitejše od ročnih pregledov. Infrardeča termografija lahko hitro prepozna fotovoltaične module z nenormalno temperaturo, kar zagotavlja natančno osnovo za odpravljanje težav.
Čiščenje robota rešuje težavo in visoke stroške čiščenja fotonapetostnih plošč. Čistilni robot se premika na površini fotovoltaične plošče skozi steze ali sesalne skodelice, opremljene z vrtljivo krtačo in visokotlačno vodno razpršilno napravo, ki lahko učinkovito odstrani prah in umazanijo s površine. Na območjih s pogostimi peščenimi nevihtami lahko roboti samodejno načrtujejo čistilne poti in frekvence na podlagi ravni onesnaževanja fotonapetosnih plošč, kar zagotavlja, da plošče vedno vzdržujejo visoko prepustnost. Po uporabi čistilnih robotov v puščavski fotovoltaični elektrarni lahko letne stroške čiščenja prihranite s 500000 juanov, učinkovitost proizvodnje energije fotonapetostne plošče pa lahko izboljša za približno 5%.