科创中国

行业领域

高端装备制造产业,智能制造装备产业

需求背景

光伏发电作为一种清洁能源，具有可再生、无污染等优点，已在全球范围内广泛应用。随着光伏电站规模的不断扩大，如何有效地管理和监控光伏电站的运行状态成为亟待解决的问题。光伏电站的管理涉及多方面内容，包括发电量的预测、设备运行状态的监控、故障诊断与维护等。这些任务的有效实施对于提升光伏电站的发电效率和运营管理水平具有重要意义。近年来，人工神经元网络技术在数据分析和模式识别领域展现出强大的能力，具有较高的预测精度和自学习能力。基于人工神经元网络技术的光伏在线分析监测系统，可以通过实时数据的采集和处理，对光伏电站的运行状态进行全面监控和分析，从而提升光伏电站的整体管理水平。宁夏中科嘉业新能源研究院（有限公司）计划开展基于人工神经元网络技术的光伏在线分析监测系统应用与研究，旨在构建一套高质量的光伏电站管理体系，提升光伏系统的预测准确率、发电量和运维效率。

需解决的主要技术难题

1. 数据采集与处理： 光伏电站涉及多种类型的数据，包括气象数据、设备运行数据、历史发电数据等。这些数据不仅量大，而且格式各异，如何高效准确地采集、处理和整合这些数据，以便为人工神经元网络模型的训练和预测提供高质量的数据输入，是首要的技术难题。

2. 模型构建与优化： 基于人工神经元网络技术构建光伏系统的预测模型，需要综合考虑多种因素，包括光伏电站的地理位置、气象条件、设备状态等。如何构建一个能够准确预测光伏系统发电量和设备运行状态的模型，并通过不断优化提升模型的预测准确率，是关键技术难题之一。

3. 实时监控与故障诊断： 光伏电站的运行状态需要进行实时监控，以便及时发现和处理潜在的故障。如何基于人工神经元网络技术，对实时数据进行分析和处理，准确识别异常情况和故障，并提供有效的诊断和维护建议，是提高光伏电站运维效率的重要技术难题。

系统集成与应用： 光伏在线分析监测系统的开发涉及多种技术，包括数据采集与传输技术、人工神经元网络技术、软件开发与系统集成等。如何将这些技术有效地集成到一个高效、稳定、易于操作的系统中，并在实际应用中发挥其应有的功能，是系统研发过程中的重要技术难题。

期望实现的主要技术目标

1. 提升预测准确率： 通过应用人工神经元网络技术，对光伏系统的发电量和运行状态进行准确预测，提升光伏系统预测准确率15%。

2. 提高发电量： 基于精确的预测和有效的管理措施，优化光伏电站的运行状态，提升光伏电站的发电量3%。

3. 增强运维效率： 通过实时监控和故障诊断，提高光伏电站的运维效率30%，降低设备故障率和维护成本。

构建高效管理体系： 研发并应用一套基于人工神经元网络技术的光伏在线分析监测系统，实现对光伏电站的全面监控和管理，提升光伏电站的整体运营管理水平。

需求解析

解析单位：“科创中国”高端装备制造业智能转型产业科技服务团（中国空间科学学会） 解析时间：2024-10-09

王诗文

桂林信息科技学院

服务团专家

综合评价

此需求描述较为清晰，专家可以进行需求跟进。这项需求对产业发展具有重大意义，光伏作为清洁能源，其高效管理和运营至关重要。该需求涉及多个技术领域，可能需要跨行业专家共同解决。技术对接方案框架可以包括：首先，组织数据采集与处理专家，设计高效的数据采集方案，统一数据格式并进行有效整合。其次，邀请人工智能和光伏领域专家共同构建和优化人工神经元网络模型。最后，由系统集成专家将各技术进行有效集成，确保系统的高效稳定运行。

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