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人工智能是最近幾年紅遍各行業(yè)的標簽，無論手機上越來越符合人們?nèi)の兜奈恼峦扑?，電視里Alpha Go與柯潔和李世石的高妙對決，還是無人駕駛汽車的快速發(fā)展，都讓人們驚異人工智能技術(shù)的突飛猛進。

為加快檢測過程并提高準確性，太陽能電站運營商也正在轉(zhuǎn)向人工智能檢測，他們使用的算法可以從圖像中自動檢測太陽能電池板缺陷。

０１

什么是人工智能檢測？

傳統(tǒng)上，太陽能農(nóng)場運營商會使用一組工人手動檢查太陽能電池板的缺陷。這個過程緩慢、昂貴并且不是很準確。此外，維護訪問非常昂貴，且對于整個太陽能部署來說，每天執(zhí)行一次并不可能。

為了加快檢查過程并提高準確性，太陽能發(fā)電場運營商正在轉(zhuǎn)向人工智能檢查。這涉及使用可以從圖像中自動檢測太陽能電池板缺陷的算法。

這個過程比人工檢查更快、更準確。此外，太陽能發(fā)電場運營商可以在太陽能發(fā)電場安裝之前以及在它們已經(jīng)投入運行之后使用 AI 驅(qū)動的檢查來識別有缺陷的面板。

０２

人工智能驅(qū)動的檢查如何工作？

太陽能農(nóng)場可以通過幾種不同的方式部署人工智能檢測。最常見的方法是使用無人駕駛飛行器 (UAV) 或無人機。無人機為太陽能農(nóng)場運營商提供了一種非接觸方式，可以使用航拍圖像對其太陽能電池板進行質(zhì)量控制。


無人機在太陽能農(nóng)場上收集的圖像可以通過云端或設(shè)備上的算法進行處理。人工智能算法的結(jié)果將告訴質(zhì)量控制器哪些光伏面板有明顯的設(shè)備缺陷跡象。

通過使用自動缺陷分類 AI，質(zhì)量控制人員可以在幾個小時內(nèi)完成對整個設(shè)施的調(diào)查，從而降低成本，而不是雇人數(shù)日進行維護。此外，缺陷面板的自動識別可以通過基于位置的標記加快檢查時間，從而提高效率。

太陽能電池板檢測中最常用的算法類型是深度學習算法。深度學習算法是一種機器學習算法，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學習如何解決任務。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由相互連接的層組成，可以學習如何從圖像中識別太陽能電池板的缺陷。

這些深度學習網(wǎng)絡(luò)需要訓練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是標記圖像的大型數(shù)據(jù)集。在許多情況下，太陽能農(nóng)場運營商可以將這些標記圖像提供給深度學習算法?；蛘?，人工智能供應商可以提供這些現(xiàn)成的標記圖像。

對于內(nèi)部方法，這是通過創(chuàng)建一個訓練數(shù)據(jù)集來完成的，該數(shù)據(jù)集由包含太陽能電池板缺陷的圖像和沒有太陽能電池板缺陷的圖像組成。太陽能農(nóng)場運營商將每個圖像標記為有缺陷或無缺陷，以便神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習如何識別這兩種類型的面板。

一旦深度學習算法經(jīng)過訓練，它就可以用來檢查從太陽能農(nóng)場收集的圖像中的太陽能電池板。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將識別圖像中的任何太陽能電池板缺陷并提供分類（有缺陷或無缺陷）。

０３

人工智能檢測面臨的挑戰(zhàn)

雖然人工智能檢測為太陽能電池板檢測提供了多項優(yōu)勢，但仍有一些挑戰(zhàn)需要克服。


首先是訓練數(shù)據(jù)的可用性。為了讓深度學習算法學習如何檢測太陽能電池板的缺陷，它需要大量的標記圖像數(shù)據(jù)集。這意味著太陽能農(nóng)場運營商需要提供一組包含太陽能電池板缺陷的太陽能電池板圖像和一組沒有缺陷的太陽能電池板圖像。

第二個挑戰(zhàn)是太陽能電池板缺乏標準化。太陽能農(nóng)場可以安裝數(shù)百甚至數(shù)千種不同類型和型號的太陽能電池板——每個都有自己獨特的特性，如尺寸、形狀、顏色等。由于太陽能電池板的特性在太陽能農(nóng)場之間可能會有所不同，這可能會影響單個太陽能電池板的性能。深度學習算法適用于多個太陽能設(shè)施。

最后的挑戰(zhàn)在于檢查結(jié)果的模型準確性。經(jīng)過訓練以檢測太陽能電池板缺陷的算法不會 100% 準確。這意味著少數(shù)太陽能電池板可能被錯誤地歸類為有缺陷的。然而，通過使用多個深度學習模型（在不同的數(shù)據(jù)集上訓練），可以將錯誤分類的可能性降到最低。

０４

人工智能的其他應用場景

除電池和組件的生產(chǎn)過程中外，光伏系統(tǒng)的平衡系統(tǒng)中也有很多人工智能有潛力或者已經(jīng)在發(fā)揮作用的場景。跟蹤支架公司NEXTracker在今年推出了業(yè)內(nèi)首款的智能自適應跟蹤控制系統(tǒng)TrueCapture，與根據(jù)時間和設(shè)定值進行調(diào)整的跟蹤支架不同，這一系統(tǒng)可以通過機器學習算法根據(jù)實時的光照情況自動調(diào)整支架到最佳的工作角度，從而增加跟蹤支架在復雜地貌和多云天氣時的發(fā)電量，同時降低安裝和部署時間。


除了生產(chǎn)之外，人們也在光伏產(chǎn)業(yè)鏈上的其他位置尋找人工智能技術(shù)的應用場景。美國的一家創(chuàng)業(yè)公司PowerScout試圖使用人工智能技術(shù)幫助分布式光伏安裝商提高銷售。公司的首席執(zhí)行官Attila Toth 表示“目前太陽能的銷售與上世紀60年代上門推銷吸塵器沒有什么區(qū)別，安裝商花費在市場推廣上的成本可能比購買光伏組件還要多。

零售、交通和金融領(lǐng)域都在經(jīng)歷著激動人心的技術(shù)變革，我們也希望將這一技術(shù)引入戶用光伏市場的銷售中來。”而這里提到的技術(shù)就是依托大數(shù)據(jù)的精準營銷，一方面通過分析潛在用戶的屋頂和日照數(shù)據(jù)，針對屋頂與光照資源匹配好的住戶進行營銷，提高轉(zhuǎn)化率。另一方面對感興趣的客戶使用算法即時給出的預評估報告，減少技術(shù)人員外勤次數(shù)，降低成本。

原標題：人工智能會“挑刺”：利用算法準確識別太陽能電池缺陷