傳統(tǒng)電站運(yùn)維依賴人工巡檢和事后維修，難以滿足日益復(fù)雜的運(yùn)營需求。更低的運(yùn)維成本、更快的故障響應(yīng)、更高的發(fā)電效率，這些目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，需要一套數(shù)字化、智能化的運(yùn)維體系。能環(huán)寶推出的NiOS?智慧能源管理系統(tǒng)，為行業(yè)提供了數(shù)字化、智能化的新選擇。
能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)構(gòu)建的是一個(gè)全閉環(huán)智慧運(yùn)維系統(tǒng)，覆蓋感知、分析、執(zhí)行三大環(huán)節(jié)。感知是系統(tǒng)的“眼睛和耳朵”，分析是系統(tǒng)的“大腦”，執(zhí)行是系統(tǒng)的“手腳”。這三者形成一個(gè)閉環(huán)，讓電站從過去的被動(dòng)響應(yīng)故障轉(zhuǎn)向主動(dòng)預(yù)防與優(yōu)化。
感知層是能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)的“神經(jīng)末梢”，負(fù)責(zé)全天候、全方位采集數(shù)據(jù)。能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)部署了高精度傳感器集群，密集部署在逆變器、光伏板、匯流箱等關(guān)鍵設(shè)備，實(shí)時(shí)捕捉設(shè)備運(yùn)行參數(shù)和環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)采集的全面性和精準(zhǔn)性，為設(shè)備健康監(jiān)測、故障識別提供底層數(shù)據(jù)。
能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)還部署了無人機(jī)自動(dòng)巡檢系統(tǒng)，基于預(yù)設(shè)航線規(guī)劃，搭載高清可見光攝像頭和紅外熱成像設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對大面積電站的自動(dòng)化巡檢。相比人工巡檢，該系統(tǒng)可覆蓋偏遠(yuǎn)區(qū)域、高空設(shè)備等人工難以觸及的盲區(qū)，大幅提升巡檢效率，同時(shí)避免人工巡檢的主觀性和疲勞性。
紅外熱成像故障識別是能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)感知層的另一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。系統(tǒng)利用紅外熱成像技術(shù)檢測設(shè)備表面溫度分布異常，精準(zhǔn)識別光伏板熱斑、線路接觸不良、設(shè)備過載發(fā)熱等隱性故障。這類故障肉眼難以察覺，卻可能導(dǎo)致設(shè)備損壞或發(fā)電效率下降，紅外熱成像技術(shù)能實(shí)現(xiàn)故障的早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)警。
能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)的感知層還包含氣象環(huán)境監(jiān)測站，持續(xù)采集光照強(qiáng)度、風(fēng)速、降水量、環(huán)境溫度、濕度等氣象參數(shù)，不僅為發(fā)電量預(yù)測提供關(guān)鍵依據(jù)，還能為設(shè)備運(yùn)行調(diào)整、故障原因分析提供環(huán)境數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)是智能的基礎(chǔ)，能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)的感知層就是這一切的起點(diǎn)。
數(shù)據(jù)匯聚之后，能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)的分析層作為“AI大腦”開始發(fā)揮作用。分析層具備四大核心能力。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合引擎整合設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、巡檢圖像數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)維數(shù)據(jù)等多來源、多格式的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清洗、格式標(biāo)準(zhǔn)化、關(guān)聯(lián)分析等處理，打破數(shù)據(jù)孤島。例如，系統(tǒng)將光伏板運(yùn)行參數(shù)與光照數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，分析發(fā)電效率是否匹配環(huán)境條件，為后續(xù)優(yōu)化提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型庫是能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)分析層的第二大核心能力。模型庫包含發(fā)電量預(yù)測、設(shè)備故障預(yù)測等多個(gè)專項(xiàng)模型，模型基于海量歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練。發(fā)電量預(yù)測模型結(jié)合歷史發(fā)電量、氣象數(shù)據(jù)、設(shè)備老化趨勢，可精準(zhǔn)預(yù)測半個(gè)月內(nèi)的發(fā)電量。設(shè)備故障預(yù)測模型通過分析設(shè)備運(yùn)行參數(shù)的變化趨勢，提前預(yù)測潛在故障類型和發(fā)生時(shí)間，為預(yù)防性維護(hù)提供支持。
數(shù)字孿生仿真平臺以1:1比例還原電站的物理結(jié)構(gòu)、設(shè)備布局、線路連接及運(yùn)行環(huán)境，構(gòu)建與物理電站實(shí)時(shí)同步的數(shù)字孿生體。通過導(dǎo)入感知層數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生體可模擬電站在不同工況下的運(yùn)行狀態(tài)，如模擬光照變化、設(shè)備故障對整體發(fā)電量的影響，還能驗(yàn)證運(yùn)維方案與調(diào)度策略的有效性，為決策提供可視化、可量化的支撐。
專家知識圖譜整合行業(yè)專家經(jīng)驗(yàn)、設(shè)備技術(shù)手冊、歷史故障處理案例、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等知識，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的知識圖譜，實(shí)現(xiàn)故障發(fā)生時(shí)的秒級方案匹配，幫助運(yùn)維人員快速定位問題、高效解決故障，降低對運(yùn)維人員專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的依賴。能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)的分析層讓數(shù)據(jù)說話、讓系統(tǒng)思考。
有了數(shù)據(jù)和分析之后，能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)的執(zhí)行層作為“智能手腳”開始行動(dòng)。執(zhí)行層包含自動(dòng)化工單派發(fā)系統(tǒng)，當(dāng)系統(tǒng)檢測到設(shè)備故障、收到告警信息或觸發(fā)預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃時(shí)，自動(dòng)生成工單。工單包含故障位置、故障類型、處理建議、優(yōu)先級等關(guān)鍵信息，基于運(yùn)維人員的技能專長、地理位置、當(dāng)前工作負(fù)荷，自動(dòng)分配給最合適的人員，并通過應(yīng)用程序、短信等方式同步推送至運(yùn)維人員。管理者可通過系統(tǒng)實(shí)時(shí)跟蹤工單處理進(jìn)度，確保故障及時(shí)處理。
能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)的感知、分析、執(zhí)行三大環(huán)節(jié)形成完整閉環(huán)，讓智慧真正落地。能環(huán)寶依托自然循環(huán)的可再生資源，運(yùn)用在線智能全景管理系統(tǒng)，為工商業(yè)屋頂分布式光伏電站等清潔能源領(lǐng)域提供綜合解決方案。能環(huán)寶NiOS?系統(tǒng)自2019年開始研發(fā)，于2021年12月正式面市，現(xiàn)已與多家企業(yè)達(dá)成合作，應(yīng)用于上百座工商業(yè)分布式光伏電站，在減少人員成本、提高電站增效、提升運(yùn)維能力、統(tǒng)籌業(yè)務(wù)管理等諸多方面取得了卓越成績。能環(huán)寶在未來也將持續(xù)依托目前的數(shù)字技術(shù)，緊跟市場趨勢、政策導(dǎo)向，為輸出更加智能化的電站運(yùn)維系統(tǒng)不斷創(chuàng)新。
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