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700GW，电站的运营管理将全面进入智能运维时代，SOLARMAN用数字化科技更好地展现电站整体运行情况。在精准采集，定期排查异常数据的基础上，嵌入AI体检功能、IV曲线扫描、虚拟气象站、发电量损失
、大数据等方面的创新能力，英臻科技也将继续赋能光伏产业，助力打造远程、高效、智能的管理能力。 SOLARMAN软件全周期设备管理和运维管理英臻科技旗下光伏能源品牌SOLARMAN是

中心孵化出的诸多行业首创技术，为全球新能源可持续发展发挥了前瞻性、战略性的科技支撑和示范引领作用。例如现在重构运维体验的智能IV诊断技术，作为该中心的创新成果之一，不仅大幅提升了运维效率，该技术
更为深远的影响，是贡献于光伏度电成本(LCOE)的大幅下降。很快，组串式逆变器在2017年反超集中式，成为光伏逆变器主流。今天，智能IV诊断技术已在全球范围内得到大规模应用，用于替代原先繁杂低效的人

:2016的引用明确EL测试及暗态IV测试作为标准建议使用的测试项目而非强制性测试项目，用以甄别包装运输测试后的电池裂片或隐裂修订并完善重检要求去除在前板/背板厚度变化
标准建立和相关科研工作，目前正在推进曲面光伏组件测量方法进行Round Robin首先由项目组长 Kenji Araki介绍曲面光伏器件测量方法的任务进展，项目成果及潜在的标准提案包括曲面组件的IV

。不过由于BIPV组件可利用的太阳能电池种类繁多，每种太阳能组件电池的光谱响应曲线、寄生电容、串并电阻等均不相同，导致传统组件IV测试设备在测量BIPV组件时，出现结果偏差大，不准确等一系列问题
匹配度，来消除不同类型电池对不同波段光谱相应的差异，从而提高测量的准确性; 3、单片电池片校准模式，化繁为简，校准一次，适用不同板型组件; 4、智能电子负载，自适应不同电池组件特性进行扫描，加上软件修正算法，以保证测量准确性; 5、4路大功率直管氙灯设计，辐照度200-1200W/m2可调;

的经验，最后针对正泰新能源的产品情况以及布局进行了介绍。图7 海宁正泰新能源科技有限公司质量总监郑晓文晶科能源有限公司产品总监戴健，作了《新技术产品精准IV测试案例分析》的
报告，首先介绍了晶科能源全球化布局，然后分享了实验室在IV量值传递及溯源和能力验证方面做的工作，最后阐述了光伏新技术产品发展和测试方法。图8 晶科能源有限公司产品总监戴健

管理为县/市级、乡级用户级提供数据管理平台，可以通过开放API数据接口，将许多大小不一、且分散的县内分布式电站在统一集中在晶太阳智慧云平台，进行集中管理。 02 IV曲线分析，在线诊断发电量
，业主提交订单，平台智能派单，运维企业快速接单，运维过程可视化。同时经过专业培训的运维企业和认证的工程师，确保服务质量。 04 高效工作台告警电站、待处理电站、待审核工单、待报价工单等待

光伏电站运维成本高、设备故障率高、发电效率低、信息化水平低、决策支持水平低的行业痛点，基于物联网、云计算、AI 等先进技术，融合IV曲线扫描, 智能清洗方案,无人机组件扫描等模块，可对光伏电站产生的
马背电源的小型太阳能发电系统，到全球卓越的绿色智慧能源服务商，特变电工新能源用清洁能源为地球减负，以电力电子技术为基础，以智能化为依托，发展新型电力系统的数字新能源，坚持用绿电赋能绿电，以建成零碳地球为

按22设计，这样在不产生弃光的情况下可以有效的增加冬季光照时长，从而增加发电量。充分利用智能运维平台，运维阶段定期巡检，设备定检，采用先进的大数据分析系统、IV诊断系统等功能快速定位故障区域故障
，保证1至2名技术专业十分过硬的运维人员的加入，建设实用可靠的数据分析系统，采用科学的手段和管理制度，实现智能运维，不仅可以减少普通运维人员的数量，并且能够提高运维效率，降低运维成本，真正实现开源节流

，再次彰显了特变电工新能源在光伏逆变器技术领域的领先优势。光伏电站全生命周期的高质量运行与运维密切相关，据业内统计，组件故障是影响光伏电站发电量的主要因素，传统IV检测需人工持设备上站检测
，百兆瓦规模的电站巡检需耗时数月时间，费时费力。为有效提升运维效率、降低成本，包括特变电工新能源在内的行业领先解决方案提供商选择借助智能化手段，实现电站组串级的精准运维。算法模型开发是光伏组串I-V

全球能源革命背景下，光伏成长为主力能源的转型之路惟有技术创新方能驱动，从能源生产到能源管理的每个链条上智能化变革从未停止，在智能运维时代，无人设备的应用为降本增效打开了新的窗口。市场逐风而来，目前
数据链便难以贯通，巡检效果自然不尽人意。光伏运维不可避免的向着数字化方向发展，掌握数据便是掌握提升电站资产收益的钥匙，数据处理与分析能力将成为未来运维者的底层能力，也是智能运维的基石。而电站

上下料、自动装框、自动灌胶、EL测试仪、IV曲线测试仪等生产设备的推广应用，重点提升太阳能电池及其部件的智能制造水平。推动光伏制造与人工智能、工业互联网、大数据深度融合，加强光伏产业智能工厂和数字化车间建设