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偉大產品!超級光伏:啞巴開口

啞巴開口

2014年,黃河水電找到華為,希望能提供一款能夠解決運維問題的工具。

黃河水電是一家很不“典型”的中國企業。中國光伏制造獨領風騷,光伏應用技術卻由于種種原因,在全球主要光伏市場中墊底,但黃河水電卻一直在技術上進行突破,提出構想并與合作伙伴們共同實現。

2015年8月,黃河水電&華為聯合創新中心成立,結合雙方在產業、科研、平臺和人才等方面優勢,聯合攻關、協同創新,在智能組串逆變器、無線通訊、智能IV診斷、智能EL檢測、跟蹤支架+雙面組件+智能逆變器融合應用、光伏電站智能管理等領域取得重大突破,為光伏行業奠定了智能光伏發展基石,鞏固了黃河水電和華為的全球領先地位。

在早期華為與黃河水電的合作中,是為了解“啞巴電站”的問題。所謂“啞巴電站”,是指那些沒有傳感設備的電站,發電情況究竟如何,沒有人知道。

這也是第一代的智能光伏系統誕生由來,這個劃時代的產品像一道閃電,照亮了整個產業長夜。

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隨后黃河水電又提出,龍羊峽這樣的GW級別的光伏電站地處非常偏遠的地方,專業運維人員巡檢周期非常長,而僅靠現場運維人員又難以判斷并解決故障,更重要的是,對于大型光伏電站而言,人工只能進行抽檢,全面檢查幾乎是不可能完成的任務。另外檢測專業人員不僅有限,而且現場拆端子測試時也具備一定危險性,同時對發電量帶來損失。

這是一個典型的“海量重復+專家經驗”的AI場景。所以華為推出了IV曲線診斷系統,通過大數據分析以及神經算法、人工智能技術的融合應用,帶來了整個運維的革命。這是一個全新的理念,可以說是一個“跳出光伏看光伏”的典型案例。此前業內一致認為IV檢測只是測試工具,但華為認為,這應該是一個運維工具。一開始華為也遇到過這方面的困擾,一點點IV曲線擾動都會被系統抓出來,雖然在判斷電站故障方面更精準、更方便,但對運維人員的工作量卻增大了。華為隨后優化了算法,降低了系統的敏感度,對于發電量影響不大的情況不做告警處理。

幾經改良的測試設備到現在可以準確測出組件衰減情況以及智能判斷設備故障情況。

華為一直以解決方案見長,外界也常常費解華為為何能夠一次又一次的推出超出常規的產品和方案。

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"華為的解決方案是以客戶需求和技術創新為雙輪驅動。”華為的研發負責人表示:“我們堅信給客戶傳遞盡可能多的價值,客戶就會回報我們相應利潤。而只有解決客戶的的問題,我們對客戶來說才是有價值的,同時還要帶給客戶解決問題的愉悅、輕松和滿足的體驗。”

但客戶的深層次的核心需求有時候并不是那么顯而易見,有時會將自己的理解和真正訴求混在一起,這時他們所要求的解決方案不一定是最優的,所以還需要華為進行篩選并挖掘出客戶的真正需求,尤其是在一些創新項目中更是如此。

偉大的背后都是苦難。但如果足夠偉大,能教啞巴開口,頑石點頭。

一千萬塊會“說話”的光伏組件

目前華為的Smart IV曲線已經測了全國3GW以上的光伏電站,檢測過的組件數量已過千萬。該系統技術負責人告訴筆者:基于AI技術的智能IV診斷3.0除了應用場景廣泛之外,速度進一步提升,15分鐘即可完成100MW全站的掃描,可以識別的故障類型達到19種,準確率達到100%。

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華為將這一千萬塊組件的數據,轉化成更容易被理解的電站體檢報告,并對前端工作進行評估和對未來工作提供借鑒。后端運維為前端投資和零部件選型提供決策的前提是:首先要準確,如果誤差過大,自然談不上有何指導意義;其次是能夠處理海量數據,樣本足夠大,同時對于一座或一批電站能夠做到全面覆蓋,才能得到整體評估結果;最后,通過統一有標準的數據,能夠剔除由人主觀因素造成的判斷偏差和一些肉眼識別不出來的細節問題。

通過3GW的測試數據,華為發現,西北光伏電站二極管故障率要明顯比東部高,他們推測西北輻照較東部好很多,工作電流更大。因此即使組件規格一致,但更高的工作溫度造成電站故障很高。通過這項數據可以得出,西北部的光伏零部件選型應該在極端環境下進行針對性加強。

在一個建成不到一年的項目中,IV曲線檢測出了超過10%的故障率,而以往這些問題的定損、定責都需要漫長的時間,有了這套系統之后,業主很快查明哪些是組件質量的問題,哪些是由于施工不當造成,有效挽回損失。

運用AI技術,這套系統甚至可以“斷案”并反過來優化上游制造產業。在一個60MW電站中,業主發現自己生產的單晶組件發電量不如多晶組件。如果沒有智能檢測,可能會得出單晶組件發電量較差的結論。但通過檢測后,業主發現,是單晶組件的故障率較多晶組件高,隨后去生產線深究原因,發現生產這批組件的時候由于新的班次焊接一致性較差導致的。

從最后后端的運維環節反向推導至最前端的組件生產,這就是AI的威力,也是華為提出的AI的第三大應用場景——多域協同。

全球協作

時至今日,這套系統仍在不斷升級。

在日本,華為遇到了新挑戰

“日本客戶的嚴謹到了令人敬畏的程度。”華為的研發人員談到一次和日本客戶的溝通中,當華為展示了IV曲線方案后,日本客戶提出:“這個功能非常好,但還不能滿足我的需求。”然后華為驚奇的發現,這位日本客戶的企業已經用花費海量人工把每一個組串都做了檢測報告。

震驚之余,華為光伏的解決方案部門也犯了“職業病”:一定有更好的方式來達成客戶的愿望。“這是典型的海量重復場景+專家經驗。”于是,IV智能曲線分析系統再次升級,通過海量場景與專家經驗疊加,將研究所級的專家經驗大眾化,可以對光伏電站整個系統進行深層次報告。

而在與意大利國家電力公司(ENEL)等國際巨頭的合作中,華為又接受到了新的“使命召喚”:這些傳統能源巨頭對于新能源有自己的想法,與華為開展針對下一代能源結構進行的研發。“這些研究許多都是針對未來五年甚至十年的技術,過幾年可能會給行業帶來深刻的變化。”華為的研發負責人說道,“多域協同的范疇也從光伏產業逐漸向能源互聯網邁進。”

上個月,這位負責人被ENEL邀請至歐洲,進行一項基于華為智能光伏解決方案而來的報告。這份上百頁的分析報告緣于在巴西的一個項目中運用華為智能光伏解決方案的方陣發電量比集中式高了4%以上,而ENEL并沒有滿足于結果,而是做了詳盡的報告來分析這4%是如何實現的。“這樣的活動有很多,我們與這些國際客戶搭建了全球頂級的技術平臺,也從中獲得了國際研發思維,視野更加開闊,看到了更寬闊的風景。”

中國優秀光伏企業的追求,日本客戶的細致,歐美企業的想象力以及華為對解決方案的“偏執”,融匯到一爐,發生奇妙的化學反應。或許可以預期,AI經過接下來十倍百倍的數據“喂養”,最終成長為一個龐然大物,徹底將光伏電站全產業環節所需的專業化經驗融入到系統中去。或許,在未來,一個更先進的“AI+”平臺會讓光伏電站投資變成一個完全“無人值守”的產業。

作者:曹宇

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