隨著光伏市場快速增長，新技術應用與光伏運營理念不斷碰撞和融合，通過更加智能化手段，實現高效高質量運營成為提高資產收益率的重要條件。

5月24日，協鑫新能源運營科技公司（下稱“協鑫運營科技”）首席技術官鄭文革在SNEC2023全球光伏前沿技術大會“綜合能源數智化運營“主題演講中指出，結合數據系統、管理系統、輔助決策系統、生態模型為一體的綜合能源數智化整體解決方案，將進一步提升企業數據價值，優化運營策略，實現高效盈利。

雙碳目標支撐下，新能源已經成為資本市場上炙手可熱的投資領域，快速提升新能源項目的裝機占比，已經成為部分企業布局新能源的首要任務。隨著新能源市場的不斷深耕，行業迭代加速，包括單晶、多晶、鈣鈦礦、顆粒硅等材料科技進步，組件轉化效率逐步提升。各類型智能設備逐步應用到光伏發電環節，使得數據的采集精度和顆粒度進一步細化。同時，傳統的針對電站設備日常維護的運營，也已經向數據服務及智能運營轉型。

依托迭代科技研發，智能化平臺夯實整體方案基礎

據了解，協鑫運營科技正在優化的“綜合能源數智化整體解決方案”，依托自主研發的“鑫翼連”綜合能源管理平臺，集數據監控分析、流程管控、專家診斷為一體，涵蓋實時監控、經營管理、運營管理、市場管理、供應鏈管理、培訓系統、多端融合、輔助決策等八大核心功能，整合清掃機器人監控、無人機巡檢系統、人工智能識別、數字孿生等應用，為風光儲、移動能源等多種新能源業態提供智能化運營管理服務。

“錨定“最大敏感變量，高效提升運營決策效率

光伏發電受環境、氣候的影響較大，常規情況下，運營人員需要對電站日、月、年數據進行統計分析，對電站系統、逆變器、組件效率進行定期檢測。為提升統計數據對現場實際工作的指導效率，鄭文革指出，可以通過相對數據分析法將光伏運營產生數據壓縮在相對時間和空間內，通過綜合因素動態評判發電工作狀態，找到影響盈利的“最大敏感變量”，提高對發電設備精準分析的及時性，讓設備系統最大限度運行在最佳狀態。

他在演講中舉例，將同類型電站同品牌逆變器發電單元的有效小時數進行離散度解析，重點關注發電單元評價指標較低的逆變器，針對性的開展該臺逆變器單元系統的檢修維護工作，進一步分析最差逆變器所屬組串支路，建立數據分析模型，引入發電強弱指標來動態分析支路發電好與壞，尋找最弱的那一串，精準定位問題組串。

建立生態模型，數據融合實現業務融合

協鑫運營科技在整體方案中引入了“綜合能源領域生態大模型”概念，通過在“鑫翼連”中實現各個管理模型之間的數據互通，將復雜、繁多的管理流程由線下搬到線上，由人工干預變為流程管控，將標準化管理應用到光伏生產各個環節。

光伏發電系統各個環節數據眾多，鄭文革認為，只有將數據進行整理、篩選、總結、優化，進行深層次的數據挖掘，形成多種數據模型、邏輯模型，將各項行業標準、各種規程制度、設備信息等進行分解、融合、固化，對管理進行數字畫像，形成管理模型、方法模型，才能既提升發電系統的可靠性，又為企業的輔助決策提供數據支撐。

“我們邀請了多位行業專家，結合自身的管理經驗，歷時一年多的時間， 融合數據模型與管理模型，形成特有的專家系統。”這個專家系統擁有海量數據庫，包括管理模型數據庫、經營分析數據庫、故障案例數據庫、應急預案數據庫、電量提升方案數據庫等等。

據了解，“鑫翼連”平臺還預留了外接接口，能與外部系統軟件進行數據交互，包括供應鏈系統、人力資源系統、財務系統、辦公系統等，通過數據的獲取、檢驗、清洗和轉換，統一數據格式，擴大數據模型范圍，將業務固化到平臺，所有的業務由原來的流程化轉變為數字化，形成統一標準，從而打破業務壁壘和“信息孤島”，通過數據的融合實現業務的融合。（完）


作者： 來源：太陽能發電網 責任編輯：jianping