隨著碳中和目標的提出,光伏能源逐漸成為能源轉型中的主角。無論是技術、產能還是市場,中國現在都處于國際領先,我們如何持續保持優勢?

9月20日,工業和信息化部“大力發展新一代信息技術產業”新聞發布會上披露的信息顯示,近年來,中國光伏產業規模及市場應用實現了快速的發展。2021年中國光伏產業鏈主要環節多晶硅、硅片、電池、組件產量分別達到50.6萬噸、226.6GW、197.9GW、181.8GW,產量全球占比超過70%,光伏新增裝機54.88GW,連續9年位居全球首位。

發布會同時提到工信部下一步將加強公共服務保障,持續優化產業發展環境,支持行業協會等建設,加強產融合作,支持光伏產業發展。加快修訂完善光伏標準體系,推進光伏組件回收利用。

光伏產業的快速發展離不開創新,要持續保持光伏產業的優勢也同樣離不開創新。在創新方面,一方面是在能源技術上的創新,另一方面則是數字技術的應用創新。

在能源技術方面,光伏發電是利用半導體界面的光生伏特效應而將光能直接轉變為電能的一種技術,在光伏的產業鏈中,電池轉換效率是光伏產業突破瓶頸的關鍵技術要素。在平衡成本與效能的前提下,高轉換性能的電池技術一旦突破實現量產,便會迅速占領市場,淘汰低端產能。目前,晶硅電池仍是光伏行業的主流技術,但未來10年后大概率將會被下一代電池技術所取代。

相比高精尖的能源技術基礎研究創新來說,利用人工智能、大數據、云計算等數字技術,以數據驅動實現能源數字化轉型和創新,可以更好地幫助光伏企業實現降本增效。

比如光伏電站投產后,主要的挑戰就在資產管理、生產管理和后期運維的成本和效率上,以及電站的預警能力和抗風險能力。

在運維方面,光伏電站大多建設在西北地區,占地面廣、且分布地形復雜各異、暴雨風雪惡劣天氣影響,物理資產分布廣泛、位置偏遠、網絡連接不可靠,設備數量大且種類繁雜,加上故障率高、電能損耗大、電站效率低以及運維管理困難等等,都給光伏電站資產后續的經營管理以及發展帶來了風險和挑戰。應用大數據實現智慧運維對企業來說就顯得尤為重要。

在大數據時代,云服務提供商通過提供人工智能、IoT等托管服務,幫助光伏和風電新能源企業,更好地實現智慧運維。就在9月底,憑借“預測性維護”光伏解決方案,西云數據還拿下了行業內北極星電力網的“優秀光伏創新企業獎”。

光伏電站中的關鍵設備對整個電站的正常運營至關重要,傳統方式更多的是采用定期巡檢或被動式維護,越來越多的企業希望利用傳感器采集的數據進行預測性分析。但是數據質量、數據的網絡可靠性,以及如何對數據進行訓練和特征提取都是難點,西云數據基于亞馬遜云計算推出的lookout for equipment服務,能夠幫助光伏新能源用戶建立更好的模型。數據顯示,通過預測性分析實現預測性維護,可以降低70%資產故障,減少30%維護成本。

在未來,隨著云計算、人工智能、IoT和大數據等數字技術的發展,無人機巡檢、AI視覺與人工智能在光伏新能源行業的深入應用,將會出現更多的優秀實踐,幫助中國光伏產業持續擁有創新能力,保持領先優勢。