随着光伏市场快速增长，新技术应用与光伏运营理念不断碰撞和融合，通过更加智能化手段，实现高效高质量运营成为提高资产收益率的重要条件。

5月24日，协鑫新能源运营科技公司（下称“协鑫运营科技”）首席技术官郑文革在SNEC2023全球光伏前沿技术大会“综合能源数智化运营“主题演讲中指出，结合数据系统、管理系统、辅助决策系统、生态模型为一体的综合能源数智化整体解决方案，将进一步提升企业数据价值，优化运营策略，实现高效盈利。

双碳目标支撑下，新能源已经成为资本市场上炙手可热的投资领域，快速提升新能源项目的装机占比，已经成为部分企业布局新能源的首要任务。随着新能源市场的不断深耕，行业迭代加速，包括单晶、多晶、钙钛矿、颗粒硅等材料科技进步，组件转化效率逐步提升。各类型智能设备逐步应用到光伏发电环节，使得数据的采集精度和颗粒度进一步细化。同时，传统的针对电站设备日常维护的运营，也已经向数据服务及智能运营转型。

依托迭代科技研发，智能化平台夯实整体方案基础

据了解，协鑫运营科技正在优化的“综合能源数智化整体解决方案”，依托自主研发的“鑫翼连”综合能源管理平台，集数据监控分析、流程管控、专家诊断为一体，涵盖实时监控、经营管理、运营管理、市场管理、供应链管理、培训系统、多端融合、辅助决策等八大核心功能，整合清扫机器人监控、无人机巡检系统、人工智能识别、数字孪生等应用，为风光储、移动能源等多种新能源业态提供智能化运营管理服务。

“锚定“最大敏感变量，高效提升运营决策效率

光伏发电受环境、气候的影响较大，常规情况下，运营人员需要对电站日、月、年数据进行统计分析，对电站系统、逆变器、组件效率进行定期检测。为提升统计数据对现场实际工作的指导效率，郑文革指出，可以通过相对数据分析法将光伏运营产生数据压缩在相对时间和空间内，通过综合因素动态评判发电工作状态，找到影响盈利的“最大敏感变量”，提高对发电设备精准分析的及时性，让设备系统最大限度运行在最佳状态。

他在演讲中举例，将同类型电站同品牌逆变器发电单元的有效小时数进行离散度解析，重点关注发电单元评价指标较低的逆变器，针对性的开展该台逆变器单元系统的检修维护工作，进一步分析最差逆变器所属组串支路，建立数据分析模型，引入发电强弱指标来动态分析支路发电好与坏，寻找最弱的那一串，精准定位问题组串。

建立生态模型，数据融合实现业务融合

协鑫运营科技在整体方案中引入了“综合能源领域生态大模型”概念，通过在“鑫翼连”中实现各个管理模型之间的数据互通，将复杂、繁多的管理流程由线下搬到线上，由人工干预变为流程管控，将标准化管理应用到光伏生产各个环节。

光伏发电系统各个环节数据众多，郑文革认为，只有将数据进行整理、筛选、总结、优化，进行深层次的数据挖掘，形成多种数据模型、逻辑模型，将各项行业标准、各种规程制度、设备信息等进行分解、融合、固化，对管理进行数字画像，形成管理模型、方法模型，才能既提升发电系统的可靠性，又为企业的辅助决策提供数据支撑。

“我们邀请了多位行业专家，结合自身的管理经验，历时一年多的时间， 融合数据模型与管理模型，形成特有的专家系统。”这个专家系统拥有海量数据库，包括管理模型数据库、经营分析数据库、故障案例数据库、应急预案数据库、电量提升方案数据库等等。

据了解，“鑫翼连”平台还预留了外接接口，能与外部系统软件进行数据交互，包括供应链系统、人力资源系统、财务系统、办公系统等，通过数据的获取、检验、清洗和转换，统一数据格式，扩大数据模型范围，将业务固化到平台，所有的业务由原来的流程化转变为数字化，形成统一标准，从而打破业务壁垒和“信息孤岛”，通过数据的融合实现业务的融合。

原标题： 郑文革：综合能源生态模型将提升光伏数据智能应用水平