由于人工智能涵盖的内容十分宽泛，以是难以避免的存在一些误用和滥用，而厘清这一问题的最好方法便是不去谈宽泛的人工智能而是聚焦到这一技能的详细运用处景。
下面我们就向大家分享一些近期人工智能技能在光伏行业的运用，与大家一起磋商个中人工智能技能究竟在数据的采集、剖析和运用方面对光伏行业带来了若何的变革。

电池和组件

机器视觉是人工智能一个主要的运用处景，基于机器视觉的识别和分类技能在各行业的自动化生产线中都有广泛运用。
对光伏行业来说，基于光致发光（PL）和电致发光（EL）的检测设备可以供应肉眼难以创造的硅片潜在的问题，可以在硅片完成电池的生产前对其进行筛选或者分类。
个中各种毛病或者隐裂等可能影响成品电池性能的问题都会在PL和EL的检测结果图片中显示出来，虽然技能职员可以通过图像识别出问题，但如果厂家对在线检测设备或者大批量数据的处理有需求，机器识别技能供应的分类和筛选方案就成了这一问题的空想办理方案。
通过将人工智能技能集成在光电检测设备中，我们就可以将原来智能做人工检测的设备变为可以用在流水线上的在线检测设备。

除了电池的生产方面，随着光伏产品向风雅化发展，组件也变得越来越智能，数据采集的功能乃至超越逆变器延伸至组件优化器的层面，大量的数据合营人工智能的算法将帮助业主更好的管理自己的光伏电站。

平衡系统

除电池和组件的生产过程中外，光伏系统的平衡系统中也有很多人工智能有潜力或者已经在发回浸染的场景。
最大功率点追踪（MPPT）算法是逆变器供应的保持系统发电效率的功能之一，目前逆变器的MPPT算法紧张有扰动法等，但学界一贯在研究利用人工智能算法优化MPPT的效果，降落因探求最大功率点带来的发电颠簸。
此外，跟踪支架公司NEXTracker也在今年推出了据称是业内首款的智能自适应跟踪掌握系统TrueCapture，与根据韶光和设定值进行调度的跟踪支架不同，这一系统可以通过机器学习算法根据实时的光照情形自动调度支架到最佳的事情角度，从而增加跟踪支架在繁芜地貌和多云景象时的发电量，同时降落安装和支配韶光。

发卖

除了生产之外，人们也在光伏家当链上的其位置探求人工智能技能的运用处景。
美国的一家创业公司PowerScout试图利用人工智能技能帮助分布式光伏安装商提高发卖。
公司的首席实行官Attila Toth 曾表示“目前太阳能的发卖与上世纪60年代上门推销吸尘器没有什么差异，安装商花费在市场推广上的本钱可能比购买光伏组件还要多。
零售、交通和金融领域都在经历着激动民气的技能变革，我们也希望将这一技能引入户用光伏市场的发卖中来。
”而这里提到的技能便是依托大数据的精准营销，一方面通过剖析潜在用户的屋顶和日照数据，针对屋顶与光照资源匹配好的住户进行营销，提高转化率。
另一方面对感兴趣的客户利用算法即时给出的预评估报告，减少技能职员外勤次数，降落本钱。

另一家类似的公司是Faraday，该公司同样采取机器学习的方法识别潜在的光伏客户，Faraday与PowerScout均得到了来自美国能源局SunShot操持的帮助。

融资

另一个家公司则试图从融资的角度降落光伏系统的本钱。
通过监控并剖析70000多个光伏系统的发电数据，美国的kWh Analytics公司面向光伏项目投资商推出了HelioStats和Kudos两款产品。
个中HelioStats是面向投资商的风险管理平台，通过数据整合和剖析向投资者智能推举电站培植和投资的机会，其客户包括Google（目前环球最大的可再生能源投资商之一）和PNC银行。
而另一款产品Kudos则是与保险与保险公司互助推出光伏发电量包管。
通过这一包管，光伏系统的投资风险将会得到降落，而作为风险指标的项目融资利率也会相应降落，从而降落全体系统的度电本钱。
目前kWh Analytics已经与怡和保险经纪有限公司（JLT Re）达成计策互助协议将共同推出这一产品。
kWh Analytics的首席实行官Richard Matsui表示：“我们十分高兴将保险业与光伏资产进行了绑定，Kudos可以包管高达95%的发电量，这可以帮助业主节约资金本钱。
”怡和方面则表示kWh Analytics的事情让原来难以估计的不去定性变为可以评估的风险，而后续对风险的定价也就迎刃而解。

电站

在电站项目的评估，培植，并网，运维和***全生命周期中，以人工智能技能为核心的发电量打算都是重中之重。
在项目培植初期可以利用人工智能技能对历史日照数据进行剖析，对未来日照资源进行预估。
其次在项目设计培植阶段，研究职员也已经开拓出了基于人工智能的系统设计和选型方法，包括离网系统储能容量和光伏装机的匹配。
项目建成后，人工智能方法还能帮助电站的运营和掩护，比如澳大利亚Renewable Energy Laboratory公司开拓的PVMaster平台，就可以通过人工智能方法根据气候数据打算光伏系统理论发电量，通过监控的发电数据与理论值的比拟评估电站安装质量，同时在运营中及时创造电站运行问题并给出可能的故障诊断。

光伏电站的发电量预测也是机器学习技能在光伏行业的传统运用处景。
电网须要将电力的供给和需求进行匹配，这对发电量可以方便调控的传统化石能源发电和水电站来说都不是难题。
但对付光伏和风电这样的可再生能源来说，电力的调度则变得困难，取而代之的是发电量的预测。
当电网拥有了可再生能源部分的发电预测后，就可以对其他发电办法进行调节，从而实现供给和负载的折衷，不过这仍旧增加了调度的难度。
此外，考虑到光伏发电预测不准确的情形，为担保应对可能突发的发电颠簸，就须要一定冗余的传统发电装机保持待机运行，而这也进一步提高了传统化石能源发电装机的占比。
因此，如果利用人工智能技能进一步提高发电预测的准确性，首先可以提高电网的稳定性和安全性，其次也可以一定程度上减少冗余装机，进一步提高可再生能源可上网的占比。

除了上面先容的这些，还有许多利用人工智能技能在光伏行业办理问题的实例，比如智能电网和智能家居能源管理。
Google，微软和IBM这样的人工智能巨子都对这一领域虎视耽。
随着人工智能技能的发展，算法的进步和硬件算力的提高，相信人工智能将成为帮助进一步降落光伏发电的本钱，提高其在所有发电办法中的占比。

来源：PV兔子