Dans le domaine de l'énergie photovoltaïque, l'efficacité des opérations et de la maintenance influence directement la production d'électricité et la rentabilité économique. Le directeur des opérations et de la maintenance d'une centrale photovoltaïque fait face à un problème délicat : comment introduire efficacement un système de maintenance basé sur l'IA, qui puisse à la fois améliorer la précision des prévisions et éviter les dépenses supplémentaires causées par des erreurs de jugement.

Chaque heure d'arrêt signifie une perte d'environ 3000 kWh, ce qui équivaut à près de 2000 yuans. Pour réduire cette perte, l'introduction de l'analyse AI des données de fonctionnement des équipements et la prévision des pannes potentielles est devenue une option séduisante. Cependant, les défis en pratique sont bien plus complexes que prévu.

Lors des tentatives passées, le système d'IA a présenté 3 fausses alertes en six mois, entraînant à chaque fois des vérifications sur site inutiles et des frais de déplacement. Plus grave encore, le système n'a pas réussi à prédire le problème d'ombrage des panneaux photovoltaïques, ce qui a causé 8 heures d'arrêt et une perte de 16 000 yuans. Ces expériences ont suscité une réflexion approfondie sur la fiabilité de l'IA et la responsabilité.

Au cours des échanges avec plusieurs fournisseurs de services d'IA, certaines questions clés ont émergé : comment définir et traiter les faux positifs et les faux négatifs de l'IA ? Qui devrait être responsable des erreurs de jugement de l'IA ? Comment garantir l'équité et la justice en matière de stockage des données et d'accès aux droits ? Ces questions ne concernent pas seulement le plan technique, mais touchent également à la définition des modèles commerciaux et des responsabilités juridiques.

Un cas typique est que l'IA a mal interprété les excréments d'oiseaux comme un vieillissement des composants, soulignant les limites de l'IA dans des situations réelles complexes. Cela expose non seulement les insuffisances des systèmes d'IA actuels dans la reconnaissance des problèmes multifactoriels, mais nous rappelle également que l'intelligence artificielle doit continuer à apprendre et à s'optimiser.

Le problème de l'industrie photovoltaïque reflète des défis plus larges liés à l'application de l'IA. Dans la quête de l'efficacité, comment équilibrer l'innovation technologique et les risques opérationnels réels, et comment trouver le meilleur équilibre entre la prise de décision assistée par l'IA et l'expérience humaine, ce sont toutes des questions qui nécessitent une exploration approfondie.

À l'avenir, les applications de l'IA dans le domaine de l'exploitation et de la maintenance photovoltaïques pourraient nécessiter davantage de collaborations interdisciplinaires, combinant des connaissances spécialisées dans les domaines de l'énergie, des TI, du droit, etc., pour établir un système de maintenance intelligente plus complet et plus fiable. En même temps, un cadre législatif et réglementaire solide est également nécessaire pour fournir une définition claire des responsabilités et des mécanismes de résolution des litiges liés à l'application de nouvelles technologies.

Dans l'ensemble, les perspectives d'application de l'IA dans l'exploitation et la maintenance photovoltaïques sont vastes, mais pour réaliser son potentiel, des progrès technologiques continus, une innovation des modes de gestion et une coopération étroite entre toutes les parties sont nécessaires.