对于人工智能预测分析公司SmartHelio的首席执行官Govinda Upadhyay来说，对可再生能源及其潜力的热情不仅仅是一种职业兴趣。
他表示，自己在印度农村长大，“很长一段时间”都没有用上电。这段成长经历促使他成立了自己的第一家公司，专门教授无电村庄的孩子们制作简单的太阳能灯，用于帮助他们学习。
正是在这段时间里，Upadhyay注意到，印度和世界各地安装的大型太阳能电站迅速增长，更重要的是，其中许多电站的发电量远远低于预期。
"这些太阳能电站运行得并不好。建造这些电站的所有公司都在谈论要知道问题出在哪里有多难：我只知道太阳能是在工作或不在工作，但即使我知道电站性能不佳，也很难确定问题到底出在哪里，除非我花钱去解决。”
意识到这一点后，Upadhyay制定了SmartHelio公司的核心使命：改善现有太阳能电站的性能并使其更加便宜。
SmartHelio首席执行官Govinda Upadhyay认为，光伏行业目前只是人工智能转型的“起点”。图片：SmartHelio.
“我的目标变成了：我不再关心新技术。我想确保现有技术能够高效运转。这才是王道，因为我们已经在这些技术上花了钱，不必再重新发明创造。因此，这就是我提出的问题：如何通过延长太阳能电站的使用寿命来提高效率。”
确定性能不佳
根据Upadhyay的说法，“任何光伏电站”在五年后都会出现5-10%的性能不佳，这几乎是一个普遍存在的事实。
“这是一个平均值;有些光伏电站确实表现不错，但在五年后，几乎有70%的光伏电站性能不佳的比例都会超过10%。"
性能不佳问题是会自我加剧的;在电站运营头几年出现的问题如果得不到解决，情况就会继续恶化，导致“无法挽回的损失”。Upadhyay打了一个比方：不运动的人以为到了50岁就可以进入“全面运动模式”，从而逆转衰老过程。
“不!不是这样的。你必须从年轻时开始，对吧?所以，我正在推动这样一个理念：无论你喜欢与否，五年后你的光伏电站都会遭受10%的损失，但如果你在项目开发之初就开始这样做，你就能收回所有这10%的损失，否则你就只能收回3%-4%，因为这是永久性的损害，会让你付出更高的代价。”
节约成本，不需要硬件
SmartHelio的自动驾驶平台可及早发现故障并提供补救措施建议。图片：SmartHelio.
这一目标是SmartHelio开发人工智能项目管理工具的出发点，在全球范围内，这些工具目前已经在越来越多的光伏项目中投用，旨在帮助电站业主在故障发生前发现故障并及早采取措施。这样的系统需要大量数据，Upadhyay解释了如何首先使用公司生产的、基于物联网的设备HelioHealth收集数据。
"我们意识到，如果要建立一个模型，就必须准确了解这些太阳能电站中发生了什么。因此，在SmartHelio公司成立之初，我们就制造了一个收集高频数据的设备，并开始在亚洲、美国、欧洲和非洲的太阳能组件上进行实验......我们收集了数百万个数据点。”
这项工作包括故意损坏组件，使收集到的数据包含现场常见的不同故障的“特征”。"我们让人在组件上涂上一些污渍，弄坏组件，弄断二极管，模拟一些问题......我们重现了近50种问题，并收集了这些数据点。”
这种海量数据收集过程使SmartHelio的工程师能够建立一个模型，将这些故障特征叠加到客户自己的工厂数据上，以便在出现问题时可以及时发现，而无需安装任何特殊的监控硬件。
Upadhyay解释说："没有人愿意安装额外的硬件，这意味着更多的费用、更多的设备、更多的问题。因此，我们开发了一种算法，这种算法能够发挥作用，因为我们已经从设备中获得了[故障]信号。你可以将这些特征转化为客户通过逆变器收集的现有数据点......并发现性能不佳的问题。”
除故障检测算法外，SmartHelio还建立了一个自动化工作流程平台，在检测到故障时提出报告，并量化报告所带来的经济收益。
“一旦你知道性能不佳，那基本上就等于把钱摆在了桌面上。”“要抓住这笔钱，就必须采取行动。前后报告真正为客户创建了影响矩阵，比如说，我们发现了10个故障，这对每个单位的影响是1,000美元。而现在，你已经对此采取了行动，你已经获得了800美元。当然，这证明了我们技术的独特之处，同时也推动了我们的使命，客户真正看到了利用如此先进的技术可以推动他们的员工获得多少收益。”
Upadhyay表示，SmartHelio在欧洲、澳大利亚、日本、印度和美国的客户群不断扩大。非洲和中东市场也是前景广阔。“我们的目标是与拥有庞大投资组合的客户合作。我们喜欢这样做，因为我们知道这样做的影响要大得多。”
Upadhyay声称，SmartHelio平台的使用正在产生巨大的影响，尤其是降低了项目的运维成本，降幅高达30-50%。此外，以前需要五个人完成的工作现在只需两个人就能完成。
SolarGPT，重塑光伏电站
对于人工智能在助力加速清洁能源转型方面的作用，Upadhyay感到非常兴奋，他认为我们“仅仅处于”人工智能所能提供的“起点”。
为了说明他对未来的展望，他向笔者展示了SmartHelio正在开发的一个名为“太阳能GPT”的系统。这是一个类似于ChatGPT的大型语言模型，可以与公司自己的数据库进行交互，就一系列指标提供即时工厂尽职调查报告，而在过去，这些指标需要许多人花大量的时间才能汇总在一起。
“对于一个100MW的电站来说，这些答案需要几个月的时间才能获得。几个月!”Upadhyay感叹道。
Upadhyay介绍说，这样的系统还可用于为光伏电站再发电战略提供信息，这正是许多开发商在寻求改善老化项目性能时在努力解决的问题。
“许多开发商的电站都有十年历史了。他们有很不错的购电协议，因为十年前的定价非常不同，这意味着他们现在正在考虑重新供电，因为电厂的运行情况并不尽如人意。我应该保持原样吗?我是否应该引进新技术，比如效率更高的新型太阳能组件?电池怎么样?”
这些问题的答案通常需要一个由不同学科人员组成的庞大团队“花上一个季度”才能完成。但是，通过一些简单的提示，他向我展示了SolarGPT如何在几秒钟内制定出重新发电战略，并提供技术选择建议和投资回报估算。
Upadhyay预见到，未来的太阳能资产管理将像与人工智能聊天机器人对话一样简单，SmartHelio正在构建的太阳能GPT平台就证明了这一点。图片：SmartHelio.
这是一个令人印象深刻的壮举，也是Upadhyay认为光伏电站和机组管理方式将发生“范式转变”的一个缩影。在他看来，在人工智能支持的未来，电站性能仪表盘和软件的时代将一去不复返。取而代之的将是一个单一的人工智能代理，它可以对各种问题提供详细、数据丰富的答复，无论是首席执行官、项目经理还是运维操作员提出的问题。
“你可以向我们正在构建的太阳能GPT模型提问，向我展示电厂在货币方面的不佳表现，这对项目经理来说很重要。它也会告诉我可以在哪些地方采取行动，在哪些天采取行动，这对现场的运维人员很重要。首席执行官会说：‘请告诉我可以使我的投资组合业绩最大化的最佳策略。’”
“这是可以给每个人答案的同一个大语言模型。因此，我相信在这个世界上，我们不需要仪表盘，也不需要那么多软件。只有一个聊天机器人，我们只需与人工智能代理对话。”
人工智能工作
Upadhyay透露，SmartHelio现在还将目光转向了储能领域，并已与多家研究机构合作开发基于人工智能的工具以满足这一快速发展市场的需求。其初步目标包括如何利用人工智能提高电池储能系统的可靠性和安全性，以及为储能系统的能源优化调度策略提供信息。
随着能源转型步伐的加快以及可再生能源和储能技术渗透率的提高，Upadhyay认为，管理如此复杂的局面将“真正成为一项人工智能工作”。“我不认为我们现在就能利用可再生能源为社会提供可靠的电力。”
但是，通过其优化能力，人工智能提供了一个机遇，也就是预测各种可再生能源将提供哪些发电量，以及有哪些储能设备可用于优化电力调度。
"太阳能、风能、热泵、储能或氢气，当这些可再生能源都能为我们提供一条平坦的基础曲线时，我们就真正解锁了这些能源。一旦我们实现这一点，我们就真正进入了能源转型期。”
责任编辑：周末
