盛齐AI诊断　钢铁厂太阳能发电量可增加16%

盛齐AI诊断　钢铁厂太阳能发电量可增加16%

位于台南的钢铁厂斥资上亿兴建了3MW太阳能系统，却饱受发电量低落的困扰。盛齐绿能透过AI太阳能健康诊断系统帮该电厂进行整改，让人工智能和数据科学的概念深度分析电厂行为，找出发电量低落的原因，并进行根本修复，成功发现该电厂可修复的串行发电量高达16%，预计每年可新增新台币约280万元收益。

此电厂为3年前完工并网的屋顶型太阳能系统，由于电厂面积大，太阳能模块在铺排时会面临不同角度、面向的问题，造成串行和串行之间发电量的差异，但最大的问题在于，同一面向的模块之间，发电量居然仍有巨大的差异。投资者无法透过传统监控系统分析出问题原因，因为该电厂装设了70台串行变流器，监控串数多达500串，无法一一判断到底是传输断线、日照、模块脏污、变流器运转不佳，还是日照计安装位置不正确所造成的影响。

投资者除了钢铁厂的电厂以外，每日需要监控十多个太阳能电厂的发电，但传统监控系统若不经过精细推估和系统设定，趋近下午便会不断发出效率降低的警告，加上只能监控基本电力参数，无法提供更精细电气失效原因和预估模型，无效通知让投资者不胜其扰。

但此电厂在采用盛齐AI太阳能健康诊断系统，并经过深度学习电厂过去一年发电行为表现后，分析出17种造成发电量下降的指标原因，包含：模块和变流器发电表现和数据传输整体性、电压和频率偏差、温度系数和MPPT异常、断线串行、变流器转换效率不良、变流器故障或晚起床、环境传感器故障等因素。盛齐也协助排除数据杂讯，发现可修复串行高达475串。

盛齐使用人工智能和数据科学的概念深度分析电厂行为，透过监控太阳能电厂各种电气设备数据、技术规格、物理线路布局等，比对气候数据和实际日照辐射量独立变因交叉分析比对，达成太阳能电厂健康诊断案的效果。盛齐可清楚定位串行所属单线图和排铺位置，清楚量化每串经修复后可回升之发电量和趸售金额，让资产管理者可以针对发电量最差和发电量下降最严重的几串太阳能模块进行修复，系统化安排解决电厂问题之时程。

郑凯隆，资深技术经理表示，未来太阳能产业将面临一阵电气系统整改和换机潮，参杂复杂且混合原因而产生的发电量下降，电厂所有者和资产管理者无法迅速的通过查看监控系统本身来找到根本原因，盛齐除了推出AI太阳能健康诊断软件工具外，也提供维运工程师到府进行点检查修，深度分析增加发电效益及减低维运成本及时间。