0630-人工智慧深度分析

「Deep Learning」

機械學習進階服務

「Deep Learning」機械學習進階服務

深度體檢,了解老舊太陽能電廠健康狀況

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,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,深度學習電廠過去一年發電量行為表現,分析20種造成發電量下降的原因指標:

深度體檢,了解老舊太陽能電廠健康狀況

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,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,深度學習電廠過去一年發電量行為表現,分析20種造成發電量下降的原因指標:

主要分析項目

線損和接頭斷線

變流器晚起床

MPPT/變流器效率

追日系統效率量測

包含:變流器Clipping、數據蒐集完整性、電壓和頻率偏差、模組溫度係數異常、MPPT/Inverter效率異常、MPPT精準度、斷線串列、變流器轉換效率不良、變流器故障或晚起床、環境感測器故障等因素,提出可量化的改造維運計畫,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%,降低O&M成本10-12%。

主要分析項目

線損和接頭斷線

變流器晚起床

MPPT/變流器效率

追日系統效率量測

頻率偏差 變流器數據完整性 變流器晚起床
溫度係數異常 變流器Clipping 變流器故障
設備斷線 電壓偏差 功率因數異常
日照計數據完整性 串列發電量表現 溫度異常警報
環境感測器故障 串列發電數據完整性 變流器/AC電錶發電比例
環境感測器數據一致性 MPPT異常 變壓器效率不佳
太陽能模組清潔/髒污 變流器效率低於規格 變壓器溫度異常
植被需要修剪 變流器相對效率異常
頻率偏差 變流器數據完整性 變流器晚起床
溫度係數異常 變流器Clipping 變流器故障
設備斷線 電壓偏差 功率因數異常
日照計數據完整性 串列發電量表現 溫度異常警報
環境感測器故障 串列發電數據完整性 變流器/AC電錶發電比例
環境感測器數據一致性 MPPT異常 變壓器效率不佳
太陽能模組清潔/髒污 變流器效率低於規格 變壓器溫度異常
植被需要修剪 變流器相對效率異常

主要分析項目

線損和接頭斷線

變流器晚起床

MPPT/變流器效率

追日系統效率量測

Deep Learning AI 監控步驟

AI 監控步驟

Case Study

Inverter Efficiency Analysis
下載
Finding Disconnected Strings
下載
Inverter Efficiency Analysis
下載
Finding Disconnected Strings
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