行业先来做最基础的，能源互联网的第一步是先做信息化，然后加一部分的智能化，最终的目标是做到能源互联网。
以下是陈军松先生在本次论坛上的发言实录：
中自公司之前更多专注于化工、环保等行业的自动化项目，从2012年前开始进入光伏行业，目前主要关注的是怎样把最基础的自动化的信息化技术跟光伏结合起来，以有利于整个电站的设计选型、投资决策、后期建设与运维。
光伏电站有西部大型地面电站和东部的分布式电站。现在东部地区更多的是商业、企业的屋顶分布式电站，今年浙江的百万屋顶计划，让浙江农村至少有三万到五万户屋顶装上了光伏系统。
这些不同的电站，真正运行数据怎么样?运行的质量怎么样?对于业主来说，电站运行过程当中也发生很多困惑：整个运维成本如何降低?电站效率如何提高?后期建站前设计选型如何改进?
我们这几年一直在做光伏电站的数据采集与分析，目前记录了三个吉瓦的项目数据。
从数据的角度，首先来谈电站的质量怎样。
从监控的数据来看，可以从发电量、发电效率、电站建设品质、运维效率、到电站健康状况这五个方面来评估一个电站的运行质量。
以杭州地区为例，我们做可研报告的时候，很大一部分数据是基于美国NASA 22年的数据积累，那个数据是1983年到2005年的22年数据。但其实这几年随着气候变化，包括目前雾霾影响，光照数据还是有比较大的区别。
从分析情况来看，像杭州地区平面屋顶光伏电站能达到1000小时，斜面屋顶能够达到1060小时以上，运行比较优秀。在过去的这一两年时间里，我们对于杭州地区已经建成的分布式电站进行整体发电小时数评估，发现差异非常大，从700多小时到1100小时都有。
电站整个发电量的评估里面，就发电小时数评估能够看出每个电站不同品质。
其次，要从电站整个效率上面来看，就是我们平常说的PR值。PR值更多要根据气象环境数据和渠道数据来分析，根据实际的发电量和理论发电量，但理论发电量更多在于渠道气象数据，来换算成目前整个理论有多少值，更多的是从等效时长和峰值日照时间比值达到的发电效率。
但是，目前的分布式电站气象数据往往只有一定的参考意义。因为在目前的气象环境下，监测精度是有差异的。很多分布式电站用的气象环境设备的这一精度本身在2%到5%之间。
因而，理论发电效率不能完全作为一个电站的品质评估标准，一般还会关注电站的最大出力的情况。从电站历史数据里面找出最近三到五个月的最大出力，可以判断目前电站品质是什么样子。
通过自动化、互联网加光伏，我们可以把电站变得更加智能化。通过智能化来准确定点排除故障、预防新项目设计缺陷、降低整个光伏电站的运维成本、提高电站效率，这是我们提出来电站智能化的一个策略。
要做到智能化，基础就是要有数据。在光伏电站项目中，基础平台建设和能源互联网的传感器是否能够搭建完成，是一个基于物联网技术的光伏电站智能监控系统的基石。搭建完成之后，再进行数据的进一步挖掘和分析，然后再加上移动运维平台，这样就形成了整个的智能化的架构。
数据上来之后，就要开始做电站健康评估、发电量评估、效率和品质评估，然后就可以根据评估的结果，形成一个线上和线下互动结合的运维平台。
中自正努力推动光伏智能化监控的高速发展，助力光伏电站的卓越运营，持续为客户创造跟多的价值。未来两年，中自光伏监控的电站接入数据量将加速持续高速增长。
以下是陈军松先生在本次论坛上的发言实录：
中自公司之前更多专注于化工、环保等行业的自动化项目，从2012年前开始进入光伏行业，目前主要关注的是怎样把最基础的自动化的信息化技术跟光伏结合起来，以有利于整个电站的设计选型、投资决策、后期建设与运维。
光伏电站有西部大型地面电站和东部的分布式电站。现在东部地区更多的是商业、企业的屋顶分布式电站，今年浙江的百万屋顶计划，让浙江农村至少有三万到五万户屋顶装上了光伏系统。
这些不同的电站，真正运行数据怎么样?运行的质量怎么样?对于业主来说，电站运行过程当中也发生很多困惑：整个运维成本如何降低?电站效率如何提高?后期建站前设计选型如何改进?
我们这几年一直在做光伏电站的数据采集与分析，目前记录了三个吉瓦的项目数据。
从数据的角度，首先来谈电站的质量怎样。
从监控的数据来看，可以从发电量、发电效率、电站建设品质、运维效率、到电站健康状况这五个方面来评估一个电站的运行质量。
以杭州地区为例，我们做可研报告的时候，很大一部分数据是基于美国NASA 22年的数据积累，那个数据是1983年到2005年的22年数据。但其实这几年随着气候变化，包括目前雾霾影响，光照数据还是有比较大的区别。
从分析情况来看，像杭州地区平面屋顶光伏电站能达到1000小时，斜面屋顶能够达到1060小时以上，运行比较优秀。在过去的这一两年时间里，我们对于杭州地区已经建成的分布式电站进行整体发电小时数评估，发现差异非常大，从700多小时到1100小时都有。
电站整个发电量的评估里面，就发电小时数评估能够看出每个电站不同品质。
其次，要从电站整个效率上面来看，就是我们平常说的PR值。PR值更多要根据气象环境数据和渠道数据来分析，根据实际的发电量和理论发电量，但理论发电量更多在于渠道气象数据，来换算成目前整个理论有多少值，更多的是从等效时长和峰值日照时间比值达到的发电效率。
但是，目前的分布式电站气象数据往往只有一定的参考意义。因为在目前的气象环境下，监测精度是有差异的。很多分布式电站用的气象环境设备的这一精度本身在2%到5%之间。
因而，理论发电效率不能完全作为一个电站的品质评估标准，一般还会关注电站的最大出力的情况。从电站历史数据里面找出最近三到五个月的最大出力，可以判断目前电站品质是什么样子。
通过自动化、互联网加光伏，我们可以把电站变得更加智能化。通过智能化来准确定点排除故障、预防新项目设计缺陷、降低整个光伏电站的运维成本、提高电站效率，这是我们提出来电站智能化的一个策略。
要做到智能化，基础就是要有数据。在光伏电站项目中，基础平台建设和能源互联网的传感器是否能够搭建完成，是一个基于物联网技术的光伏电站智能监控系统的基石。搭建完成之后，再进行数据的进一步挖掘和分析，然后再加上移动运维平台，这样就形成了整个的智能化的架构。
数据上来之后，就要开始做电站健康评估、发电量评估、效率和品质评估，然后就可以根据评估的结果，形成一个线上和线下互动结合的运维平台。
中自正努力推动光伏智能化监控的高速发展，助力光伏电站的卓越运营，持续为客户创造跟多的价值。未来两年，中自光伏监控的电站接入数据量将加速持续高速增长。
索比光伏网 https://news.solarbe.com/201702/09/147731.html
