No setor de energia fotovoltaica, a eficiência da operação e manutenção afeta diretamente a geração de energia e a rentabilidade econômica. O diretor de operações de uma determinada usina fotovoltaica enfrenta um problema difícil: como introduzir de forma eficaz um sistema de operação e manutenção baseado em IA, que possa aumentar a precisão das previsões e evitar os custos adicionais decorrentes de falsos positivos.

Cada hora de tempo de inatividade representa uma perda de cerca de 3000 kWh, o que equivale a quase 2000 yuan. Para reduzir essa perda, a introdução de análise de dados de operação de equipamentos por IA para prever falhas potenciais tornou-se uma escolha atraente. No entanto, os desafios na prática são muito mais complexos do que o esperado.

Nas tentativas passadas, o sistema de IA apresentou 3 falsos positivos em seis meses, levando a inspeções no local e despesas de viagem desnecessárias a cada vez. Mais grave ainda, o sistema falhou em prever o problema de sombreamento dos painéis fotovoltaicos, resultando em 8 horas de inatividade e uma perda de 16.000 yuan. Essas experiências suscitaram reflexões profundas sobre a confiabilidade da IA e a atribuição de responsabilidade.

Durante o contacto com várias prestadoras de serviços de IA, algumas questões-chave surgiram: como definir e tratar os falsos positivos e negativos da IA? Quem deve ser responsabilizado por erros de julgamento da IA? Como garantir a equidade e a justiça no armazenamento de dados e nos direitos de acesso? Estas questões não envolvem apenas o aspecto técnico, mas também dizem respeito à definição de modelos de negócio e responsabilidades legais.

Um caso típico é a IA que confunde fezes de pássaro como sinal de envelhecimento de componentes, destacando as limitações da IA em situações complexas do mundo real. Isso não apenas expõe a insuficiência dos sistemas de IA atuais na identificação de problemas multifatoriais, mas também nos lembra que a inteligência artificial precisa continuar aprendendo e se otimizando.

O desafio enfrentado pela indústria fotovoltaica reflete um desafio mais amplo na aplicação da IA. Ao buscar eficiência, como equilibrar a inovação tecnológica com os riscos operacionais práticos? Como encontrar o melhor ponto de equilíbrio entre a tomada de decisão assistida por IA e a experiência humana? Estas são questões que precisam de uma exploração profunda.

No futuro, a aplicação de IA no campo da operação e manutenção de energia fotovoltaica pode necessitar de mais colaboração intersetorial, combinando conhecimentos especializados de energia, TI, direito e outras áreas, para estabelecer um sistema de operação e manutenção inteligente mais abrangente e confiável. Ao mesmo tempo, também é necessária a melhoria do suporte de políticas e regulamentações, para fornecer uma definição clara de responsabilidades e um mecanismo de resolução de disputas para a aplicação de novas tecnologias.

De um modo geral, a aplicação da IA na operação e manutenção de fotovoltaicos tem um vasto potencial, mas para realmente alcançar esse potencial, são necessários avanços tecnológicos contínuos, inovação nos modelos de gestão e colaboração efetiva entre todas as partes.