通過數(shù)字孿生、三維建模、數(shù)據(jù)融合等技術(shù)，將光伏電站的物理環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)、發(fā)電數(shù)據(jù)等信息以圖形化、動(dòng)態(tài)化的形式呈現(xiàn)，這便是光伏電站可視化，其核心在于構(gòu)建電站的虛擬鏡像，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)測(cè)及運(yùn)維優(yōu)化。實(shí)施光伏電站可視化的目的在于破解傳統(tǒng)運(yùn)維痛點(diǎn)，如低效巡檢、數(shù)據(jù)孤島以及被動(dòng)響應(yīng)等；提升運(yùn)營價(jià)值不僅促進(jìn)效率提升，同時(shí)還能夠提供決策支持，實(shí)現(xiàn)收益優(yōu)化。

實(shí)現(xiàn)光伏電站可視化，一方面是三維場(chǎng)景展示，這項(xiàng)內(nèi)容主要是通過無人機(jī)傾斜攝影或激光掃描生成電站高精度三維模型，同時(shí)疊加如逆變器狀態(tài)、組件溫度等設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；另一方面是動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的展現(xiàn)，需要集成發(fā)電量、功率曲線、環(huán)境參數(shù)（輻照度、風(fēng)速）等關(guān)鍵指標(biāo)，且可支持多維度鉆取分析；此外還需結(jié)合智能預(yù)警系統(tǒng)，通過基于AI算法識(shí)別異常數(shù)據(jù)（如組件熱斑、電纜過流），實(shí)現(xiàn)自動(dòng)觸發(fā)告警并推送維修建議的功能效用。

對(duì)于這項(xiàng)技術(shù)來說，其實(shí)施難點(diǎn)主要在于技術(shù)融合與場(chǎng)景適配。首先是多源數(shù)據(jù)治理，其中主要包含數(shù)據(jù)洪流及質(zhì)量瓶頸兩部分內(nèi)容。數(shù)據(jù)洪流需要整合設(shè)備數(shù)據(jù)、無人機(jī)巡檢影像等信息，這項(xiàng)內(nèi)容的挑戰(zhàn)在于異構(gòu)數(shù)據(jù)清洗與實(shí)時(shí)同步；此外存在的質(zhì)量瓶頸在于傳感器故障或通信中斷導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，這項(xiàng)內(nèi)容需開發(fā)容錯(cuò)機(jī)制（如歷史數(shù)據(jù)插值等）。

其次是三維建模精度與性能平衡，這項(xiàng)內(nèi)容覆蓋細(xì)節(jié)層級(jí)以及動(dòng)態(tài)更新。細(xì)節(jié)層級(jí)主要是組件級(jí)建模需反映裂紋、污漬等缺陷，但高精度模型導(dǎo)致渲染卡頓，需采用LOD（細(xì)節(jié)層次）技術(shù)動(dòng)態(tài)簡化；動(dòng)態(tài)更新則是電站擴(kuò)建或設(shè)備更換后，模型需快速迭代，否則會(huì)與實(shí)際場(chǎng)景偏離。最后是在實(shí)時(shí)性與穩(wěn)定性矛盾方面，低延遲要求故障信號(hào)需在秒級(jí)內(nèi)觸發(fā)告警，但偏遠(yuǎn)地區(qū)網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)延遲；系統(tǒng)冗余需部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)本地?cái)?shù)據(jù)預(yù)處理，減輕云端壓力，這兩項(xiàng)內(nèi)容都是實(shí)時(shí)性與穩(wěn)定性矛盾的難點(diǎn)體現(xiàn)。

本文由陜西公眾智能科技有限公司小編撰寫。

審核編輯 黃宇