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利用AI挑選最佳清潔時機 可有效增加17%太陽能發電收益

慧景透過AI預測模組最佳清洗時機,可有效將發電效益最佳化。符世旻

全球積極發展再生能源,讓太陽能發電成為炙手可熱的商機之一。不過建構太陽能發電系統並非單純架設完設備如此簡單,後續更需有效率地維運太陽能案場,讓發電效益呈現最佳化。新創團隊慧景科技便利用發電資料AI預測太陽能模組清洗最佳時機點,與過去透過人工定點巡檢,一年僅清洗兩次的情況下相比,根據實證可增加17%的發電效益。

慧景科技產品經理陳韋婷指出,太陽能電站的特性是數量多且分散,本身在管理上就十分不易,因此多數業者都是採用重點巡檢模式為主,不過如此一來,也就無法即時獲知「遠在天邊」的太陽能電站有無異常。再加上太陽能模組長期置於室外,也很容易導致髒汙與雨漬附著在太陽能板上,由於人工巡檢往返耗時,通常一整年下來可能上下半年僅清洗2次,而每一次的時機都是憑經驗法則,並無抓準正確的清洗的時機點,長久下來太陽能系統的發電效率必定受到影響。

為了在最佳效率的原則上對太陽能電站進行維護。慧景科技開發智慧太陽能監控系統─Photon,透過AI替業者預測適當的太陽能板清洗時間點,在清洗費用與發電效益可能會因此受損的情況下取得最佳平衡值。

而慧景科技所採用的方法,是先透過多個太陽能案場平均計算出預測模型,接著再利用新案場的相關發電數據,包括逆變器、案場位置等,結合天氣資訊如風向、氣溫、天氣型態,透過歷史資料與人工智慧學習預測新案場的週期,未來當太陽能案場的發電數據與模型產生偏離,系統便會通知業者清洗的時間。

以真實案例舉例,一裝置容量487kWh的太陽能案場,利用人工智慧推薦清洗模組,扣除清洗費用後,半年發電收益逾新台幣百萬元,但如果該案場只是例行性半年清洗一次,收益只有88萬元,兩者相差了15萬之多。如果案場較大,人工智慧還可精細到推薦案場中哪個區域需要清洗多久,藉以規劃出最佳化清洗策略,預估可再提升2%的收益。

除此之外,Photon本身就是一智能監控系統,不但可為業者透過智能化清洗增加發電效益,另一方面透過遠端監控,一旦影響收益效率的異常事件突發,例如逆變器迴路異常、發電與整場比較異常等,便可即時通知預警,協助業者遠端管理太陽能案場。

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