洗太陽能板不是洗水塔 透過AI多賺17%發電財


2018-04-24 20:35

來自台灣大學資工系的團隊《慧景科技(Thingnario)》團隊,今日發表全球首例運用人工智慧(AI)提升發電效益軟體,實例驗證,至少可增加17%到19%發電收益。(記者陳炳宏攝)

首次上稿 15:03
更新時間 20:35

慧景科技總經理黃建峯指出,太陽能發電指標是PR值,需要一段累計監控量測時間,透過AI維護,可以盡量維持在80%以上。(記者陳炳宏攝)

〔記者陳炳宏/台北報導〕太陽能板在室外風吹日曬總會髒,但不是每年定期2次清洗就能改善發電不佳效能,來自台灣大學資工系的團隊《慧景科技(Thingnario)》,今日發表全球首例運用人工智慧(AI)提升發電效益軟體,利用所有發電資料,加上氣象預報和模組清洗價格,推薦在長期室外的模組最佳清洗時間點,與傳統一年清洗兩次的「老師傅經驗」相較,至少可增加17%到19%發電收益。

《慧景科技(Thingnario)》團隊也研發出無人機物件偵測深度學習網路。(記者陳炳宏攝)

透過紅外線無人機影像AI自動檢測,哪裡需要清洗,一目瞭然。(記者陳炳宏攝)

以真實案例來說,一個裝置容量487瓩的太陽光電案場,利用人工智慧推薦清洗模組,扣除清洗的費用後,半年的發電收益可達台幣103萬9061元,如果該案場只是例行性半年清洗一次,收益只有88萬7362元,兩者相差15萬1000元。如果案場較大,人工智慧還可以精細到推薦案場中哪一個區域需要清洗多次,哪些區域不需要調整清洗策略,可再提升2%的收益,與傳統相較,相差16萬8千元。

慧景科技總經理黃建峯指出,太陽能模組長期放在室外,導致落塵、髒污覆蓋在太陽能版上,影響發電效率是漸進式的,即便是有裝設太陽能監控系統,以人工查詢也不易發現。一般的業主都是在好幾個月後,才驚覺發電收益好像不如預期,但也無法推論原因,最後都是以「可能之前天氣 不好、日照不足」作結。

慧景科技董事長張維均表示,在再生能源發展較完整的國家,像是德 國、日本,都已經在思考如何避免不必要的電力浪費,追求電量產能最大化,而影響太陽能發電的原因眾多,像是天氣、逆變器轉換效率、模組方位、線損、模組髒污等,都會影響發電。 這樣高維度、多變因的資料,就非常適合利用AI來做自動分析,並以手機推播提供給業主, 提醒業主什麼時間點去清洗模組能達到最大效益。

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