फोटोवोल्टिक पावर प्लांट स्केल के घातीय वृद्धि के साथ, पारंपरिक "मानव तरंग रणनीति" संचालन और रखरखाव मॉडल अब सामना करने में सक्षम नहीं है - एक 1GW पावर प्लांट के लिए सैकड़ों संचालन और रखरखाव कर्मियों की आवश्यकता होती है, और घटक विफलताओं का विलंबित पता लगाने, गलत सफाई समय, और उच्च बिजली उत्पादन हानि दर जैसी समस्याएं प्रमुख हो रही हैं। डिजिटल ऑपरेशन और रखरखाव, इंटरनेट ऑफ थिंग्स, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और ड्रोन जैसी प्रौद्योगिकियों के माध्यम से, फोटोवोल्टिक पावर प्लांटों को "थिंकिंग ऑर्गेनिज्म" में बदल दिया है, सटीक गलती स्थान, वास्तविक समय ऊर्जा दक्षता अनुकूलन, और महत्वपूर्ण लागत में कमी, फोटोवोल्टिक संचालन और रखरखाव के बुद्धिमान युग में उकसाते हुए।
1 कुल धारणा: बिजली संयंत्रों के लिए एक 'तंत्रिका टर्मिनल नेटवर्क' का निर्माण
प्रत्येक फोटोवोल्टिक पैनल एक बुद्धिमान सेंसिंग नोड बन जाता है। फोटोवोल्टिक मॉड्यूल की नई पीढ़ी सूक्ष्म सेंसर से सुसज्जित हैं जो तापमान, वर्तमान और वोल्टेज जैसे वास्तविक समय के मापदंडों को एकत्र करते हैं। डेटा लोरा या एनबी IoT वायरलेस नेटवर्क के माध्यम से क्लाउड प्लेटफॉर्म पर प्रेषित होता है। 1.2GW फोटोवोल्टिक पावर स्टेशन पर, 2 मिलियन मॉड्यूल हर 15 मिनट में डेटा अपलोड करते हैं, जो 10TB/वर्ष का एक विशाल डेटाबेस बनाते हैं, जो AI विश्लेषण के लिए एक नींव प्रदान करते हैं। जब घटक तापमान 5 डिग्री की दहलीज से अधिक हो जाता है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से इसे "संदिग्ध गलती" के रूप में चिह्नित करता है और आगे के निदान को ट्रिगर करता है।
ड्रोन निरीक्षण ने बड़े पैमाने पर बिजली संयंत्रों का निरीक्षण करने की समस्या को हल किया है। उच्च-परिभाषा कैमरों और इन्फ्रारेड थर्मल इमेजर्स से लैस ड्रोन प्रति घंटे 500000 वर्ग मीटर का निरीक्षण कर सकता है, जो मैनुअल निरीक्षण की तुलना में 50 गुना अधिक कुशल है। छवि मान्यता एल्गोरिदम के माध्यम से, ड्रोन 98%की सटीकता दर के साथ, छिपे हुए दरारें, हॉट स्पॉट और घटकों में धूल कवरेज जैसे मुद्दों की पहचान कर सकते हैं। एक निश्चित पावर स्टेशन पर निरीक्षण के लिए मानव रहित हवाई वाहनों की शुरुआत के बाद, दोष का पता लगाने के लिए समय को औसतन 7 दिन से 2 घंटे तक छोटा कर दिया गया है, जिसके परिणामस्वरूप बिजली उत्पादन हानि में 1.5 मिलियन किलोवाट घंटे की वार्षिक कमी हुई है।
मौसम संबंधी पूर्वानुमान प्रणाली बिजली उत्पादन की सटीक भविष्यवाणी प्राप्त करती है। सैटेलाइट क्लाउड इमेज, ग्राउंड वेदर स्टेशनों और ऐतिहासिक पावर जेनरेशन डेटा के आधार पर, एआई मॉडल अगले 72 घंटों के लिए फोटोवोल्टिक आउटपुट की भविष्यवाणी कर सकता है, जिसमें 8%के भीतर नियंत्रित त्रुटि दर है। यह पावर ग्रिड डिस्पैचिंग के लिए एक विश्वसनीय आधार प्रदान करता है, गानसू में एक पावर स्टेशन की दैनिक योजना विचलन दर को 15% से कम कर देता है, जो आउटपुट में उतार -चढ़ाव के कारण जुर्माना से बचता है।
2 इंटेलिजेंट डिसीजन-मेकिंग: एआई संचालन और रखरखाव रणनीतियों का अनुकूलन अनुकूलन
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम 'सर्वश्रेष्ठ संचालन सलाहकार' बन गए हैं। ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके, एआई मॉडल घटक गिरावट पैटर्न की पहचान कर सकते हैं - उदाहरण के लिए, यदि घटक के एक बैच को संचालन के 3 वर्षों के बाद गर्मियों में उच्च तापमान के दौरान गिरावट दर में 10% की वृद्धि का अनुभव होता है, तो इसके आधार पर एक लक्षित रखरखाव योजना विकसित की जा सकती है: प्रत्येक वर्ष वसंत में शुरुआती सफाई और गर्मियों में निरीक्षण आवृत्ति में वृद्धि। इस मॉडल को एक निश्चित पावर स्टेशन पर लागू करने के बाद, घटकों की औसत वार्षिक क्षीणन दर 2.5% से घटकर 2.0% हो गई, और 25 वर्षों में कुल बिजली उत्पादन में 3% की वृद्धि हुई।
इंटेलिजेंट क्लीनिंग शेड्यूलिंग सिस्टम को "ऑन-डिमांड क्लीनिंग" का एहसास होता है। धूल जमाव मॉडल, मौसम के पूर्वानुमान और बिजली उत्पादन हानि की भविष्यवाणियों का संयोजन, सिस्टम स्वचालित रूप से इष्टतम सफाई समय की गणना करता है। शिनजियांग में एक पावर स्टेशन पर, सिस्टम सफाई की आवृत्ति को 2 बार प्रति माह से 1-3 गुना तक कम कर देता है, जबकि 30% पानी की बचत होती है, जबकि यह सुनिश्चित करते हुए कि धूल के कारण होने वाली बिजली उत्पादन का नुकसान 2% से अधिक नहीं है। फोटोवोल्टिक सरणियों को ट्रैक करने के लिए, सिस्टम इष्टतम कोण पर घूमने के लिए ब्रैकेट को भी नियंत्रित कर सकता है, और सफाई दक्षता में सुधार करने के लिए रोबोट की सफाई के साथ सहयोग कर सकता है।
फॉल्ट डायग्नोसिस "पोस्ट रिपेयर" से "प्री चेतावनी" में स्थानांतरित हो गया है। कंपन विश्लेषण और वॉयसप्रिंट मान्यता प्रौद्योगिकी के आधार पर, एआई इन्वर्टर की परिचालन ध्वनि के माध्यम से आंतरिक संधारित्र उम्र बढ़ने की डिग्री का निर्धारण कर सकता है, और 6 महीने पहले दोषों की चेतावनी दे सकता है। एक निश्चित ऑपरेशन और रखरखाव कंपनी के मामले से पता चलता है कि भविष्य कहनेवाला रखरखाव को अपनाने के बाद, इन्वर्टर दोषों की मरम्मत की लागत 60%कम हो जाती है, और अनियोजित डाउनटाइम 80%तक कम हो जाती है।
3 डिजिटल ट्विन: वर्चुअल और रियलिटी के संयोजन से पूर्ण जीवनचक्र प्रबंधन
डिजिटल ट्विन टेक्नोलॉजी पावर स्टेशन . 1 की एक 'वर्चुअल इमेज' का निर्माण करती है: कंप्यूटर में फोटोवोल्टिक पावर प्लांट के सभी उपकरणों और वातावरण की 1 बहाली, और भौतिक पावर प्लांट के ऑपरेटिंग स्टेटस की वास्तविक समय मानचित्रण। अलग -अलग प्रकाश और तापमान की स्थिति के तहत बिजली उत्पादन का अनुकरण करके, घटक लेआउट को अनुकूलित किया जा सकता है - एक नए निर्मित पावर स्टेशन ने डिजिटल ट्विन सिमुलेशन के माध्यम से 3 मीटर से 3.5 मीटर तक घटक रिक्ति को समायोजित किया, जिससे पीछे के घटकों की बिजली उत्पादन में 5% की वृद्धि हुई और 1.2 प्रतिशत अंक तक निवेश में वृद्धि हुई।
बिजली संयंत्रों के नवीनीकरण में, डिजिटल जुड़वा बच्चों के सिमुलेशन फ़ंक्शन का मूल्य हाइलाइट किया गया है। एक पुराने पावर स्टेशन के लिए जो 10 वर्षों से परिचालन में है, विभिन्न प्रकार के इनवर्टर और घटकों के आभासी प्रतिस्थापन का उपयोग नवीकरण के बाद बिजली उत्पादन दक्षता का अनुकरण करने और इष्टतम समाधान का चयन करने के लिए किया जाता है। एक निश्चित पावर स्टेशन ने इसके आधार पर "रिटेनिंग घटकों+को रिटेनिंग घटकों+की जगह लेने की जगह" की नवीनीकरण विधि को चुना, जिसने पूर्ण प्रतिस्थापन योजना की तुलना में 40% लागतों को बचाया और बिजली उत्पादन में 12% की वृद्धि हुई।
दूरस्थ संचालन और रखरखाव केंद्र हजारों मील दूर से सटीक नियंत्रण प्राप्त करता है। Jiangsu में ऑपरेशन और रखरखाव मुख्यालय में, इंजीनियर Zinjiang पावर स्टेशन के निरीक्षण रोबोट को दूर से नियंत्रित कर सकते हैं, ट्रैकिंग ब्रैकेट कोण को समायोजित कर सकते हैं, और डिजिटल ट्विन सिस्टम के माध्यम से इन्वर्टर को शुरू/रोक सकते हैं। यह केंद्रीकृत संचालन और रखरखाव मोड 1GW पावर स्टेशन के लिए संचालन और रखरखाव कर्मियों की संख्या को 100 से 30 तक कम कर देता है, श्रम लागत को 70%तक कम कर देता है, और प्रतिक्रिया की गति को मिनट के स्तर में सुधारता है।
फोटोवोल्टिक बिजली संयंत्रों के डिजिटल संचालन और रखरखाव में अनिवार्य रूप से डेटा प्रवाह के साथ मैनुअल श्रम को बदलना और अनुभवजन्य निर्णय के बजाय एल्गोरिथ्म अनुकूलन का उपयोग करना शामिल है। यह परिवर्तन न केवल व्यक्तिगत बिजली संयंत्रों की दक्षता में सुधार करता है, बल्कि बड़े पैमाने पर फोटोवोल्टिक पावर प्लांटों का प्रबंधन करना भी संभव बनाता है-जब एआई 10 जीडब्ल्यू या यहां तक कि 100 जीडब्ल्यू फोटोवोल्टिक परिसंपत्तियों का प्रबंधन कर सकता है, तो स्वच्छ ऊर्जा की कम लागत और उच्च दक्षता आपूर्ति एक नया कदम आगे ले जाएगी, जिससे ऊर्जा परिवर्तन के लिए ठोस तकनीकी सहायता मिलेगी।