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[情报] 全球首例人工智慧预测太阳能模组清洗 多赚17%发
2020-05-27

全球首例人工智慧预测太阳能模组清洗多赚17%发电财

台湾目标在2025年推行非核家园,因此太阳能光电案场近来快速发展,去年的成长率更达到48%,在大家目标都还在不断冲高太阳光电装置容量之时,来自台湾大学资工系的团队慧景科技更近一步研发出全球首例运用人工智慧提升发电效益软体,利用所有发电资料加上气象预报和模组清洗价格,推荐在长期室外的模组最佳清洗时间点,与传统一年清洗两次的「老师傅经验」相比,至少可增加17%到19%发电收益。
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太阳能模组长期放在室外,导致落尘、髒污覆盖在太阳能版上,进而影响发电效率,而落尘的影响是渐进式的,即便是有装设太阳能监控系统,以人工查询也不易发现。一般的业主都是在好几个月后,才惊觉发电收益好像不如预期,但也无法推论原因,最后都是以「可能之前天气不好、日照不足」作结。慧景科技董事长张维均表示,在再生能源发展较完整的国家,像是德国、日本,都已经在思考如何避免不必要的电力浪费,追求电量产能最大化; 而影响太阳能发电的维度众多,像是天气、逆变器转换效率、模组方位、线损、模组髒污等等都会影响发电,这样高维度、多变因的资料,就非常适合利用AI来做自动分析,并且以手机推播提供给业主,提醒业主什幺时间点去清洗模组能达到最大效益。
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以真实案例来说,一个装置容量487瓩的太阳光电案场,利用人工智慧推荐清洗模组,扣除清洗的费用后,半年的发电收益可达$1,039,061元,如果该案场只是例行性半年清洗一次,收益只有$887,362元,两者相差15万1千元。如果案场较大,人工智慧还可以精细到推荐案场中哪一个区域需要清洗多次,哪些区域不需要,调整清洗策略,可再提升2%的收益,与传统相比相差16万8千元。

Nvidia AI Lab计画主持人、台湾大学资工系徐宏民教授指出,台湾的AI人才质量兼具,但像是他的优秀学生多半也都「外移」,主因之一是海外应用AI的产业像是网路、通讯、电商,相对发展较早、较为蓬勃,因此需才孔亟。而对于台湾来说,过去在国际上较为有竞争力的产业像是传产、工业,如果能专注在「提升产能、效率和安全」导入AI应用上,对于台湾整体产业发展,将带来革命性的转变与提升,也能扩大市场留下人才; 举例而言,日前815全台大停电事件后,各电厂还陆续传出机组不堪负荷零星故障事件,全台笼罩在限电危机之中,人为疏失只是最后一根停电的稻草,如果系统能预测机组在多久的未来即将达到临界值,及早进行预防性维修(predictive maintenance),再面临危机时,才有可能做更好的电力产能调配。

另外,台湾太阳能电站越盖越多,如何管理也是一大课题,以智能软体思维出发的慧景科技,与太阳能光电产业的厂商的思维就相当不一样。张维均说,智能技术要能够帮助管理更自动、有效率,举例来说,营运的人员不应该自己去看数据、看报表,而是必须利用更聪明的方式,像是人工智慧,自动将分析过的讯息推播到营运人员的手机上,并且告诉他,应该要去哪个电厂、解决什幺问题,才能在这高速发展的产业中,保有最大竞争力

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