人工智慧深度分析系統

深度體檢,了解老舊太陽能電廠健康狀況

Deep Learning ── 機械學習進階服務

著綠色能源行業的不斷擴大,2017年全球太陽能市場增長了26%,主要因素之一為太陽能模組成本大幅下降,降低電廠初期建置成本(CAPEX)並有效協助電廠投資者提升投資報酬率;但是,如何拯救5-7年建置完成,發電量逐年下降但仍享受相對高躉購費率的老舊太陽能案場,仍是目前太陽能業界的難題。
因此,盛齊搭配以色列人工智慧軟體公司,推出 「Deep Learning」機械學習進階服務,只需安裝Pixel View監控系統,皆可申請升級並利用現有電廠資料進行數據分析,盛齊透過複雜性極高之演算法,解讀太陽能所有指標數據並分析發電效率下降原因,進行預防性異常維護與糾正措施,可提升老舊電廠平均發電3-8%,同時降低O&M成本10-12%

 

可回升發電&效率

PV sys. 實際與預期發電量比較

 

 

分析Clipping

變流器DC / AC過載導致能源耗損

 

 

輻射指數

輻射照度與PR值比較

 

PR STC

PR值根據溫度標準化

 

溫度係數

由於高於預期之溫度係數而導致的損失

 

變流器轉換效率

計算DC / AC轉換而產生可恢復能量

 

平台統一

歷史與現在發電資料比對分析

 

 

模組衰退

計算模組可恢復之產能與更換成本效益

 

 

即時資訊

每日定時更新可回收之發電效益

 

MPPT準確度

MPPT不準確導致可恢復能量

數據完整

自動回補由於通信問題或斷線而導致數據流失

 

斷線設備

計算生產線斷開與傳感器故障導致的可恢復能量

 

Deep Learning 功能列表

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