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隨著人工智能技術的真正潛力日益獲得認可，從銀行業(yè)到運輸業(yè)再到醫(yī)療保健業(yè)，人工智能（AI）在幾乎每一個商業(yè)領域的應用都在增長，太陽能也不例外。在我們的行業(yè)中，人工智能有可能改變太陽能項目的運營和管理方式。通過分析云層覆蓋、輻射度等方面的趨勢，當匯聚在一起時，來自數(shù)千個太陽能電站的龐大數(shù)據(jù)集可以幫助預測產(chǎn)出，而更復雜的成像和評估技術正在提升我們對組件性能和衰減的理解。

盡管在太陽能領域仍處于萌芽狀態(tài)，但幾乎可以肯定的是，人工智能會改變我們所了解的行業(yè)。那些早期接受這一技術的人們極有可能獲得競爭優(yōu)勢。媒體采訪了人工智能-太陽能領域的兩位專家，研究了人工智能在這一領域的應用現(xiàn)狀及其會帶來的益處。

真正定義人工智能這個詞本身就是一種挑戰(zhàn)。無處不在的人工智能意味著它已成為一個包羅萬象的術語，任何復雜的軟件往往都會被稱為 "AI"。在太陽能行業(yè)背景下，人工智能應被視為使用了高級分析和機器學習的軟件解決方案，用于幫助電網(wǎng)運營商和項目業(yè)主從數(shù)據(jù)集中提取更多內(nèi)容并整合到運行中去。這是Guidehouse Insights的研究員Hannah Davis提出的觀點。Guidehouse Insights是一家市場情報公司，調(diào)查人工智能在數(shù)個能源行業(yè)領域的應用。

對于俄亥俄州克利夫蘭Case Western Reserve大學太陽能耐久性和壽命延長研究中心主任Roger French來說，太陽能中的人工智能是利用"人們對電站的深入了解，通過自主學習，確保項目業(yè)主和運營方對電站性能有更深入的了解，不僅考慮太陽能發(fā)電的時間性，也考慮其空間性"。


組件維護和衰減評估

專家們一致認為，人工智能使太陽能行業(yè)受益的主要方式是通過在太陽能電站應用人工智能來評估何時需要維護組件，以及評估電站內(nèi)組件的性能損失率（PLR）。

通過分析一個項目中單個組件的輸出，人工智能可以準確指出哪些組件的運行低于預期水平，提醒項目業(yè)主或運營方何時需要維護。Davis表示，"人工智能可用于了解和預測太陽能技術中的低效或缺陷情況。"

她舉例說，通過先進的分析軟件，人們可以使用無人機技術以及人工智能提供太陽能電站的空中圖像，預測組件的維護問題。"人工智能可以與無人機合作，在高處拍攝太陽能場地的照片，然后使用人工視覺來了解太陽能電池組件中可能存在缺陷的地方"。由于人工智能系統(tǒng)會以近乎實時的方式做出分析，考慮到評估一個項目中每個組件所需的人力，這不僅節(jié)省了大量開支，而且還節(jié)約了時間。據(jù)Guidehouse報道，目前在能源行業(yè)，預計用于關鍵能源基礎設施的無人駕駛航空系統(tǒng)和無人機的2021年市場價值為14億美元。

本周，F(xiàn)rench和他的團隊啟動了一個項目，包括SunPower、阿特斯、C2 Energy、SolarEdge和Brookfield Renewables公司在內(nèi)，這一項目已收集了逾24家公司數(shù)千個太陽能光伏電站和組件的四年數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將被用來評估公司電站的PLR。重要的是，這些電站使用了來自多家制造商的組件。

French解釋稱，"PLR指的是組件輸出功率的年降幅。在保修期內(nèi)，PLR不應下降到80%以下。"項目業(yè)主可以將人工智能與像他這樣的龐大數(shù)據(jù)集一起使用，確定適合現(xiàn)場的、質(zhì)量最佳的組件，并以更有效的方式識別可能已經(jīng)損壞的缺陷組件和低效組件。

"如果電站業(yè)主擁有來自自家電站的流媒體數(shù)據(jù)，那么他們就可以更準確、更可靠的診斷出發(fā)生了什么，”

“組件在衰減，但為什么會衰減？電站業(yè)主可以從他們看不到的障礙物中，發(fā)現(xiàn)導致組件效率低下的遮蔽問題。”

French的項目將在2024年完工。之后，這一項目將成為向公眾開放的免費開源資源。但在那之前，參與公司可以分享從這些數(shù)據(jù)中得出的觀點，這可以讓這些公司改善它們的運營。


這張圖顯示的是一個未命名項目一天的輸出。綠線是該太陽能電站自身的輸出，藍線是把這個電站與不同地點的其他電站聯(lián)系起來時的輸出。紅線是French團隊使用人工智能系統(tǒng)對輸出的預測，與這個電站的實際電力輸出更為接近

衡量電站性能

French和Davis都表示，人工智能還會對衡量未來的電廠性能產(chǎn)生深遠影響。人工智能系統(tǒng)將能夠實時分析天氣預報數(shù)據(jù)、歷史發(fā)電概況、季節(jié)性產(chǎn)能水平和預期需求量，向項目業(yè)主呈現(xiàn)比當前要精準的多的、關于能源產(chǎn)出以及從中獲價的情況。

Davis表示，"它可以告訴項目運營商他們需要多少產(chǎn)出，避免過度生產(chǎn)。”

兩年來，F(xiàn)rench團隊對美國316個太陽能光伏電站進行了分析，通過使用從同期項目中整理出來的數(shù)據(jù)，F(xiàn)rench團隊已能夠更充分的了解各個電站的發(fā)電水平。這種方法已經(jīng)能夠以8%的準確度測量發(fā)電量。如果大規(guī)模采用這種方法，就可以提升對大量發(fā)電的理解。

“通過查看附近電站的電力輸出，我們可以看到太陽有多亮，云從哪兒來。因此，我們正在使用這些附近的電站來幫助我們更充分的了解每一個電站的性能。”

通過關注不同項目的位置而不僅僅是一天中性能最佳的時間，通過他稱之為 "時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡 "的模型，F(xiàn)rench一直在利用人工智能更準確的預測全美數(shù)百個電廠的發(fā)電量。與傳統(tǒng)方法相比，他的研究中心的類似項目已經(jīng)能夠以50%的精度預測某些電廠的發(fā)電量。

Davis表示，如果項目業(yè)主有興趣探索人工智能給其項目帶來的益處，他們有幾種選擇：他們可以開發(fā)自己的數(shù)據(jù)庫和軟件，這非常昂貴，但不會涉及分享他們的關鍵數(shù)據(jù)；另一個選擇是向項目業(yè)主所依賴的數(shù)據(jù)集維護公司購買軟件，或者他們可以將人工智能作業(yè)外包給服務供應商，但這會伴隨著經(jīng)常性成本。此外，還存在著取決于供應商條款的可升級性問題。盡管如此，對于想要引入這一技術的公司來說，它們是有選擇的。

由于人工智能在太陽能領域的應用仍處于早期階段，目前很難準確預測人工智能對行業(yè)的影響。但是，如果可以確定一件事的話，那就是人工智能有可能以一種目前難以完全理解的方式來簡化和改善運行。 

原標題：人工智能如何改變太陽能運維和資產(chǎn)管理