Việc sử dụng những công nghệ tiên tiến nhất như drone (thiết bị bay không người lái), máy học và trí tuệ nhân tạo giúp tiết kiệm rất nhiều chi phí và thời gian trong quá trình thực hiện dự án, từ việc khảo sát, theo dõi tiến độ xây dựng tới việc kiểm tra xác định những nguyên nhân làm giảm hiệu suất của nhà máy điện mặt trời trong khi vận hành.
Thiết bị bay không người lái (drone):
Ở Việt Nam, khi nhắc đến thiết bị bay không người lái thường mọi người sẽ đơn thuần nghĩ đến thiết bị flycam, tuy nhiên trong thực tế các drone được sử dụng trong khảo sát điện mặt trời là những thiết bị chuyên dụng có gắn camera chụp ảnh nhiệt với độ phân giải cao và chất lượng ảnh luôn ổn định.
Khảo sát nhà máy điện mặt trời bằng drone
Máy học (machine learning) và công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI):
Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ sẽ đưa ra và thực hiện các quyết định dựa trên dữ liệu thông tin một cách độc lập liên quan đến các mục tiêu đã đề ra. Trí tuệ nhân tạo AI sử dụng công cụ là machine learning (máy học) và khả năng tự động hoá hành vi thông minh để phân tích và đưa ra quyết định có độ chính xác cao.
Trong ngành năng lượng tái tạo, cụ thể là trong lĩnh vực điện mặt trời, trí tuệ nhân tạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào quá trình vận hành và quản lý nhà máy điện mặt trời.
Nếu những phát hiện nhờ ảnh nhiệt của một drone được xem là phần nổi của vấn đề thì gốc rễ của vấn đề sẽ được tìm ra nhờ công nghệ trí tuệ nhân tạo AI.
Lợi ích của thiết bị bay không người lái và các công nghệ AI, máy học:
Đối với bất thường cần phải xác định bằng máy ghi nhiệt và không thể xác định bằng mắt thường, thiết bị bay với camera nhiệt có thể tìm ra các bất thường về nhiệt như tấm pin quá nóng và đo được nhiệt độ chính xác của các tấm pin lỗi này. Dữ liệu này cho phép chúng ta biết mô-đun nào đang hoạt động không hiệu quả.
Dữ liệu dược thu thập bằng thiết bị bay nhiệt cũng cho phép xác định vị trí các lỗi trong nhà máy điện mặt trời ở các module. Thiết bị bay tuân theo tiêu chuẩn IEC 62446-3 cho phép đo nhiệt độ trên không của nhà máy điện mặt trời, chụp ảnh với độ phân giải 3-3.5cm/Px giúp đưa ra các chi tiết cụ thế trong báo cáo. Độ phân giải hình ảnh nhiệt càng cao thì độ chính xác của lỗi càng lớn.
Bằng cách thu thập thông tin sơ đồ khu vực nhà máy, tạo phần mềm để tiếp nhận lượng dữ liệu dòng điện từ hệ thống SCADA của một hoặc nhiều tháng kết hợp với ảnh nhiệt chụp bằng drone, công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ phân tích, tổng hợp giúp tìm ra được các lỗi một cách chính xác nhất, các bất thường không chỉ nằm ở module, string mà có thể nằm ở inverter, cáp. Từ đó các chuyên gia phân tích sẽ đưa ra cách khắc phục hiệu quả cho nhà máy.