从小我们就学到一个词，叫“地大物博”，用来形容中国国土面积之大，其实不仅是大，而且有近三分之二的土地，全年日照超过2200个小时。光资源如此禀赋，非常适合发展光伏能源。

光伏作为中国的一个新兴产业，确实很争气，2003年，光伏的主要市场还在海外；而到了2015年，中国的光伏安装总量做到了全球第一，目前在全球需求市场中已占35%。不止如此，中国光伏产业链上，各环节的销量也做到了全球领先。

但现实往往会峰回路转，光伏产业在前期国家政策的大力引导与巨量补贴之下，确实发展迅猛，但是在补贴退坡，回归市场理性后，如何继续降本提效？成本即命脉成了构建整个光伏产业进步的高墙巨垒。

光伏产业自然是有高墙巨垒的，其一是技术应用周期漫长，其二是电站运维周期漫长，尤其是现今特殊的年代里，漫长本身就意味着巨大的不确定性。如何应对呢？讯能集思带来了已落地3年成熟的智慧太阳能解决方案，方案由浅入深分两部分，今天先分享方案第一部分「光伏电站运维的3.0」。

｜技术更新周期漫长的光伏产业

太阳能光伏设备和我们平时用的电子或者通讯设备有着本质的区别——光伏一旦安装好后，除非老化到维护费用已经超过了它发电带来的收益，否则是不会换掉的。这就导致这种设备一用就是二三十年，所以新技术更新换代的周期非常长。

我们经常在媒体报道中看到，有实验室或者科研成果落地，比如某光伏材料的效率比当前的高30%，但几年过去了，也没看见这样的东西在市场上出现。原因就在于，发电站不会因为报告中说它的性能好就选择升级，只有等这种新技术已经有了N个大规模使用的现成案例，甚至已经连续正常工作了5-10年，而且收益真的比上一代好很多的时候，电站才会在下一次不得不升级改造时引进这项新技术。

最典型的例子就是今天实验室研究的用钙钛矿材料代替晶硅材料。虽然从最近10年的科研进展上看，效果比较喜人，很多圈内人也都认为它必然取代晶硅。但现在，绝大部分厂商还都处于观望状态。因为大家都不知道，等这个东西开始以每年几百万千瓦的规模制造出来时，还能不能保持性能一致，也不知道它连续使用10年后还能不能工作正常。

所以，实验室里的突破千千万，随便挑一个都比当前工程实施中最棒的还要好，但落实到光伏产业中，那些高科技全都无影无踪。

因此在这样的背景下，光伏电站降本提效的路该怎么走呢？让我们继续边走边看，看什么，看成本。

运维与建站，两者成本旗鼓相当

从成本角度，拿一个普通的集中式电站算算帐：

一、光伏组件在激烈的市场竞争背景下，已经能做到1.7元/W（2021年），那么一个100MW的电站，组件成本就是1.7亿元。

二、光伏电站每年的运维，需要投入成本按每瓦算大概是0.05元/W，电站运维的平均周期在25年左右，那这座普通电站的总投入运维成本就要1.25亿元。

而随着光伏组件的在材料与生产工艺的进一步精进，电站的运维和光伏组件两者的成本就已经旗鼓相当，可能打成平手。

这么一对比，我们就看到后期运维的投入和组件都差不多了，也就是说降低运维成本的效果，跟在硅料、电池等制造环节的努力效果是不分上下了，因此光伏产业业内也有种说法：光伏电站要实现高收益，不仅要有可靠的设备、完善的设计、合理的施工，同时还需要后期有高品质的运维来降本提效。

怎么做呢？电站都建好了开始投入使用，电站的各种组件可能会出故障，可能会老化，或受自然条件影响，这些都需要电站的运维人员进行维护和检修。数字化升级就非常适合这样的运维场景降本提效，来降低光伏电站的运营和维护成本。

来自国家发改委能源研究所的一份报告，预测到2025年，90%的电站都会实现全面的数字化，可现实是完成数字化升级的电站还不到50%。

利用数字化技术提升电站的自维护，就能有效降低了过往电站维护成本和周期高的问题，难道不是每个电站都应该马上做的吗？

｜光伏电站运维从1.0到2.0

光伏电站全生命期运维成本一降再降，能降到一半最好，或者做到等效地提升发电效益，那现在的技术能做到吗？以往的答案令人失望。

光伏维护的成本可以分成两个部分，一个是 FM（filed maintenance ）负责巡检和现场运维，属于现场维护工程师；另一个是FO/BO (Front office/back office)，就是盯屏幕的监控人员和解决复杂问题的专家。

传统1.0的光伏维护方案

传统1.0的光伏维护主要有两个动作，第一是FM完成巡检+扫灰，几个月一次，第二个是FO/BO通过视频监控发现光伏故障，让FM上站修复。注意，这阶段的巡检是以“月”为周期单位，FO/BO是用人工的方式通过视频来发现光伏的故障。

再拿刚刚我们提到的100MW普通电站为例，这种集中式光伏电站占地面积超过了200多个足球场的大小，各种组件的数量在20万块以上。这每一块组件，每个连接设备，都有可能发生故障。

那在这么大面积、这么多的设备里，要找到那个出了故障的组件，得费一番功夫。你想想，如果真是要全面检查，那运维人员要用脚丈量上百公里的路程，走起来都很累，他们还得拿设备对组件一一测试，全面检测一次得几个月。所以在实际操作中，需要做定期巡检，提前预防，而这也需要花大量精力。而且，当运维人员做排查故障时，还需要对相关组件做停机、更换维护，一般要一两周，这期间就没办法发电，也会影响到电站的收益。

主流的局部数字化2.0光伏维护方案

而2.0的光伏维护，是目前被大多电站所采用的数字化方式。实现远程巡检，巡检周期从原来的以月为单位，做到随时巡检，故障及时响应。注意，2.0的光伏维护，仅仅是实现远程巡检，巡检是维护的一个动作，而不是全部，解决的也是维护一部分问题，这阶段的数字化准确来说只是给电站安排了数字可视化大屏，能及时发现问题，FM未到现场前，仍不能查出具体是什么问题，检修周期仍然过长。

｜拐点后的人工智能3.0运维方案

现实上，光伏产业在过去的20年，经过种种努力，成本已经降低了90%。但目前受多层因素叠加影响之下，显然1.0的和2.0的维护方式已经不能满足进一步的降本提效了，那引入了人工智能的3.0运维方案又能带来什么改变吗？来看一个实际的案例。

讯能集思的智慧太阳能解决方案以「实时串流逆变器数据实现监测分析」与「AI算法自动判别光电模块异常状态」来帮助电站完成数字化升级，由此为电站直接获取到四点价值：

1、智慧电站

IoT数据整合：实现跟电站现场的任何类型系统与数据库有效串接；

2、AI决策

将数据转换成AI算法：建立AI模型，有效利用数据做运维决策；

3、精准维护

提升有效发电时间：精准实时派工，快速排除模块异常状态；

4、效能拉满

最大化发电收益：实现Ai运维，持续优化资产效能。

立足AI的3.0运维方案，在为电站实现了价值之上，直接带来了维运成本15%的下降，这对一个普通100MW的电站来说，就相当于节省了1875万元的成本，同时让系统分析效率大提98%的智慧能源管理，帮助电站做到异常状况的快速、精准、有效维护，以及更高的发电效率，同单位发电量提升了10%。

那怎么做的呢？或者说讯能集思的AI解决方案，跟市场上的解决方案有什么区别呢？

讯能集思AI解决方案基于演算法以「AI智能侦测模型」为核心，目前已开发出三大现场最佳实践模型：

AI智能侦测模型一：状态分群

实现实时监测电站的发电量、IV、发电效率等关键参数

AI智能侦测模型二：异常侦测

自动判别太阳能板的落尘、遮阴、二极管短路等异常原因，无须现场巡检实现精准派工，有效维修护理，这里也是大幅降低电站运维成本的运维场景。

AI智能侦测模型三：失效预测

预测性维护，效果直接体现在大幅减轻工程师日常排查的任务量。

再从一个实际的运维场景来与前面的2.0方案对比：

原来2.0方案，一位工程师通过数字大屏在一个工作日内最多判别200个异常发生，而从发现异常到找到原因，可能都是数日之后了，大幅影响现场的发电收入。

而现在的3.0方案，用一台电脑，AI就能实现整个电站的实时异常判别，一天几千上万个异常状况，都能实现精准排查，精准派工。

最后，作为一份成熟的电站AI解决方案，数字大屏也是必不可少的，这里也秀出来。

你还记得吗：“雾霾严重到了等对面都看不见人的地方”！

能源是一切文明的基础，也是决定文明形态的天花板，因为从生产能源出来时所附带的污染，直接决定了一个地区还适不适合人类居住。

今天，以化石能源为主的形态，所带来的污染，已经让发展变得不可持续了。

于是有了「2050」愿景，预计到2050年，光伏发电量能占到中国发电总量的40%，会成为中国最重要的电力来源。

好，「智慧太阳能解决方案」的第一部分分享到这里，下篇将为你带来第二部分，聊聊在技术更新周期漫长的光伏产业，讯能集思如何利用AI提升电池制造的良率，进而提升实际发电效率。