数据显示，截至2024年底，光伏发电累计装机超过8.9亿千瓦，其中集中式占比超六成。
但在飞速发展的同时，如何进行高效运维却面临着诸多挑战与问题。
对于单体规模大、占地面积广、设备繁多的光伏大基地项目来说，依靠人工完成运维工作难度颇高，伴随日益增长的招人难、用工成本高的问题，新能源电站运维业务迫切需要通过智能化的手段实现运维高效高质，成本风险可控。
渔光物联，作为通威旗下深耕电站运维“专业化、智能化、一体化”发展领域，致力于打造渔光一体智能运营专家的高科技企业，正凭借创新模式与前沿技术，为新能源电站运维领域带来全新变革。
3月13日，在中国能源研究会主办的“四川新能源电力发展大会”分论坛上，四川渔光物联技术有限公司解决方案总监王智野表示，通过创新运用O2O思维构建智能化运维管理模式，渔光物联已实现设备数据的实时追踪与智能预警，运维业务的线上线下全流程打通。
01 创新运维模式，打造智能管理体系
为应对电站规模不断扩大导致的人工运维困境，渔光物联积极引入前沿科技手段，构建了一套全面的数字孪生监测体系，从集团级、电站级到设备级，全方位、实时地呈现电站及设备的运行状态。
同时，公司设立的日常工作看板，使总部人员能够实时、直观地掌握全国60多个电站工作人员的每日工作进展与完成情况。一旦出现问题未及时处理的情况，系统将自动向运维人员的手机或电脑端推送告警信息，并利用通过巡检记录仪等设备可以对运维人员从“出发、抵达故障现场、问题解决”的全过程进行精准跟踪，形成有效的闭环管理。
02 科技赋能运维，大幅提升运维效能
在电站运维实践中，渔光物联充分运用多种高科技设备与技术，显著提升运维效率与质量。
针对电站技术人员分布不均衡的难题，借助智能穿戴设备，如巡检记录仪和智能眼镜，通过远程视频连线，实现专家与现场人员的实时互动，精准协助现场人员快速分析并解决问题。引入先进的AI视觉模型分析应用，对运维人员的安全施工行为进行实时监测，有效防范异常人员闯入，为电站安全生产提供坚实保障。
在光伏电站巡检方面，公司自主研发的针对光伏组件的AI分析系统表现卓越。该系统借助无人机、无人船、无人车等智能设备采集组件图像，运用自研的视觉图像算法实现组件故障的自动化分析与巡检。
这一创新举措极大地缩短了巡检周期。王智野说，“以南京一个20兆瓦的小型电站为例，系统仅需6小时即可完成对无人机拍摄的5000多张双光照片分析工作，并且能够精准识别组件热斑及其产生原因，如鸟粪污渍等，为运维人员提供清晰明确的处理方向。”
此外，渔光物联积极紧跟行业技术热点，基于DeepSeek开展深度应用开发。针对电站运维人员流动性大、新员工难以快速掌握复杂运维系统的问题，借助DeepSeek大模型强大的交互能力，新员工只需提出诸如查询电站当日发电量等工作需求，AI便能迅速给出详细解答与操作指引，帮助新员工快速上手工作。同时，利用大模型对现有海量数据进行深度挖掘，结合天气变化与发电数据，精准预测组件清洗和维护的最佳时机，实现运维工作投入产出的最优化。
03 多元业务融合，构建独特产业生态
目前，渔光物联运维的电站数量已超60个，总运维容量达到6.5GW，包含渔光、山地、风电以及分布式电站等多个形态，与国内众多主流客户建立了稳固的合作关系，并凭借其突出的科技创新实力获得高企认证，成功走出一条以新兴技术赋能传统运维业务的特色发展之路。
