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陳軍松表示，我們現在是針對光伏行業先來做最基礎的，能源互聯網的第一步是先做信息化，然后加一部分的智能化，最終的目標是做到能源互聯網。
從數據的角度，首先來談電站的質量怎樣。 從監控的數據來看，可以從發電量、發電效率、電站建設品質、運維效率、到電站健康狀況這五個方面來評估一個電站的運行質量。 以杭州地區為例，我們做可研報告的時候，很大一部分數據是基于美國NASA 22年的數據積累，那個數據是1983年到2005年的22年數據。但其實這幾年隨著氣候變化，包括目前霧霾影響，光照數據還是有比較大的區別。 從分析情況來看，像杭州地區平面屋頂光伏電站能達到1000小時，斜面屋頂能夠達到1060小時以上，運行比較優秀。在過去的這一兩年時間里，我們對于杭州地區已經建成的分布式電站進行整體發電小時數評估，發現差異非常大，從700多小時到1100小時都有。 電站整個發電量的評估里面，就發電小時數評估能夠看出每個電站不同品質。 其次，要從電站整個效率上面來看，就是我們平常說的PR值。PR值更多要根據氣象環境數據和渠道數據來分析，根據實際的發電量和理論發電量，但理論發電量更多在于渠道氣象數據，來換算成目前整個理論有多少值，更多的是從等效時長和峰值日照時間比值達到的發電效率。 但是，目前的分布式電站氣象數據往往只有一定的參考意義。因為在目前的氣象環境下，監測精度是有差異的。很多分布式電站用的氣象環境設備的這一精度本身在2%到5%之間。 因而，理論發電效率不能完全作為一個電站的品質評估標準，一般還會關注電站的最大出力的情況。從電站歷史數據里面找出最近三到五個月的最大出力，可以判斷目前電站品質是什么樣子。 通過自動化、互聯網加光伏，我們可以把電站變得更加智能化。通過智能化來準確定點排除故障、預防新項目設計缺陷、降低整個光伏電站的運維成本、提高電站效率，這是我們提出來電站智能化的一個策略。 要做到智能化，基礎就是要有數據。在光伏電站項目中，基礎平臺建設和能源互聯網的傳感器是否能夠搭建完成，是一個基于物聯網技術的光伏電站智能監控系統的基石。搭建完成之后，再進行數據的進一步挖掘和分析，然后再加上移動運維平臺，這樣就形成了整個的智能化的架構。 數據上來之后，就要開始做電站健康評估、發電量評估、效率和品質評估，然后就可以根據評估的結果，形成一個線上和線下互動結合的運維平臺。 中自正努力推動光伏智能化監控的高速發展，助力光伏電站的卓越運營，持續為客戶創造跟多的價值。未來兩年，中自光伏監控的電站接入數據量將加速持續高速增長。
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