光伏电站如何让智能化运维 实现“全托管式”监控

今天也听到电站分析，我们想知道它是处于健康状态还是事故状态，根据我们30年优化的一个发电量评估的算法，用我们的模型用实时在现场抓取的数据，模拟出来的结果可以把发电量计算误差精确在5%以内，这样的话如果说当天的发电量因为某些故障或者因为不可持续的故障降低了，掉在了亚健康的范围，黄色图标很明显，这天电站处于亚健康的问题，可能人员去解决了，电站又变成了绿色，又变成了健康。

电站是靠资源吃饭的，收益是靠资源来的，如何评估收益?也是旻投智能科技一个比较自豪的地方，我们做了40年气象研究服务，全世界范围内有我们自建的几千个地面电站，有同步卫星，在每个角落有至少25年的气象数据，用我们自己跟当地德国大学合作，开发了两个算法。

第一个算法可以把卫星数据结合地面电站的修正数据，对地面本身的历史辐照进行测量，这个精度非常高。包括我们今天讲的在国内做光伏预测的厂商，操作不到90%，国内的环境问题，雾霾、沙尘暴，这些东西如何放在模型里算?

就需要你有一个在地面电站过去几年在发生环境污染条件下，监测的数据作为本身的分析，这样的话就可以把所有的问题考虑到，当然这个问题也是我们跟保险公司合作伙伴谈的时候，他们也提到这样的问题，我们给他解释到这样的问题，毕竟做一个资源的分析要考虑当地的情况。

接下来是电站的预警系统，如何预警?首先要有一个有效稳定的系统，同级比较、延时系统、定制化配置、经验性分类。讲到数据分析处理，到最后如何去应对，其实是最重要的问题。这边是公安系统，这是我们一个完整逻辑，如果有问题的话会走下面的环，如果问题解决不了，就会一直走下去，保证我们的问题是有效及时解决掉。

同时，我们也提倡对电站及时的处理，上面的图象就是随时间我们电站的一个损失，时间越长，电站损失越大，甚至会成为指数形式往上升。我们发现问题，有一个解决机制，在电站有一些备件，根据一定的环境里电站对本身备件持有率进行分析。上面的图象代表的是我们分析的，在一个典型环境里，电站的故障率是怎样的，在逆变器环节，在汇流箱环节，这样的话可以作为备件良好的一个指导。

总结到最后，我们对业主有一个实时的报告，集成在所有监控系统里面，包括实时数据分析，故障统计，这样会自动放到模块里，根据业主要求可以定制化修改，按照客户的要求去改，客户要加什么，我们就可以加什么，同时有自己专业化定制化的模块，如果你没有什么意见的话，可以按照我们的来给你提供。

同时，不光有本身的远程端分析还要有专业化的团队，对电站进行年检，包括移动检测站和现场红外检测，还有自己的直升飞机在电站上方做相应的红外检测。以上是我们给客户提供的一些方案，包括基本版、专业版、高端版。以上是我们旻投科技公司目前的一些数据，全球光伏监控市场占有率排名第一，新能源领域超过30年的技术积累，独立运维的光伏电站数量达到一定的规模。