山東廣域科技有限責(zé)任公司 戴吉勇

原有的光伏電站運(yùn)維模式并不能滿足政策帶來(lái)的光伏電站大規(guī)模增加，所以需構(gòu)建新的區(qū)域光伏電站群一體化智能運(yùn)維模式來(lái)提升其管理水平。建設(shè)新的光伏發(fā)電智能運(yùn)維系統(tǒng)不但能實(shí)現(xiàn)設(shè)備的集中管理和有效部署，還能提升光伏電站運(yùn)維的可靠性與靈活性。以某公司為例，其現(xiàn)存的光伏電站運(yùn)維模式存在著非法入侵、防火壓力大、人工巡視勞動(dòng)強(qiáng)度大、耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)、時(shí)效性差等問(wèn)題，所以為提高其資產(chǎn)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益，開(kāi)展區(qū)域光伏電站群一體化智能運(yùn)維關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用是很有必要的。

該公司與研究成果深度結(jié)合，數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)資源的合理配置及對(duì)生產(chǎn)運(yùn)行管理效率及水平進(jìn)行提高。其成果主要體現(xiàn)為建立并研發(fā)一套區(qū)域光伏電站群一體化智能運(yùn)維體系和管控平臺(tái)、建立基于多尺度預(yù)測(cè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏組件缺陷識(shí)別模型、缺陷識(shí)別算法的低精度CBR推理模型、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備狀態(tài)運(yùn)維模型和基于多種算法融合的邊緣計(jì)算模型。這些成果的主要意義在于實(shí)現(xiàn)管理數(shù)字化、提升運(yùn)維水平；使故障預(yù)警、故障診斷數(shù)據(jù)；精簡(jiǎn)人員、降低人工成本，進(jìn)一步提升公司智能化水平，取得更好的經(jīng)濟(jì)效益并提高創(chuàng)新能力。

1 國(guó)內(nèi)外研究水平綜述

雖然智能運(yùn)維技術(shù)得到飛速發(fā)展，但其大多集中在智能變電站中，目前在光伏電站中應(yīng)用智能運(yùn)維技術(shù)的研究在國(guó)內(nèi)還屬于空白狀態(tài)。國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家的光伏電站運(yùn)維技術(shù)的研究與應(yīng)用起步明顯早于國(guó)內(nèi)。由于成本、體制等因素，我國(guó)仍采用人工運(yùn)維的方式，不過(guò)隨著技術(shù)的成熟，部分地區(qū)已開(kāi)始采用信息化較高的方式。如北塔BTIM的1T運(yùn)行管理方案和IMS的系統(tǒng)都是監(jiān)控客戶系統(tǒng)的中間件、服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)以及應(yīng)用系統(tǒng)等核心信息進(jìn)行監(jiān)控，功能性較為全面，但仍存在著局限之處。

1998年國(guó)際能源署率先制定了評(píng)價(jià)光伏系統(tǒng)性能的指標(biāo)，如性能指數(shù)、系統(tǒng)理論發(fā)電時(shí)長(zhǎng)和全年效率等。美國(guó)電力科學(xué)研究院已開(kāi)始研究光伏監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)，通過(guò)人工方式采集光伏發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，研究電站的運(yùn)行情況。國(guó)外有不少公司通過(guò)調(diào)研與分析不同地區(qū)的光伏電站情況，致力于實(shí)現(xiàn)面向全球的光伏運(yùn)維系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、并在該領(lǐng)域取得了一定的技術(shù)積累德國(guó)的Meteo Control公司開(kāi)展運(yùn)維業(yè)務(wù)較早，擁有40多年的光伏電站運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)。

雖然我國(guó)的光伏發(fā)電技術(shù)較歐美國(guó)家而言起步較晚，但在我國(guó)“壯大清潔能源產(chǎn)業(yè)”的戰(zhàn)略部署下，2019年我國(guó)光伏發(fā)電裝機(jī)容量居世界首位，國(guó)內(nèi)很多專家和學(xué)者已開(kāi)始研究國(guó)產(chǎn)化的光伏發(fā)電運(yùn)維系統(tǒng)，光伏產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)后來(lái)者居上的趨勢(shì)。隨著大數(shù)據(jù)與人工智能的發(fā)展，光伏電站運(yùn)維系統(tǒng)逐步走向智能化。智能化的發(fā)展呈現(xiàn)要素多、范圍廣和質(zhì)量高的趨勢(shì)[1]。

光伏電站一體化智能運(yùn)維是將現(xiàn)代化信息技術(shù)作為核心，把有關(guān)光伏電站設(shè)備的監(jiān)測(cè)資源整合起來(lái)，達(dá)到全面掌控光伏電站運(yùn)行情況的狀態(tài)。這樣可使得光伏電站巡檢工作可達(dá)成智能感知、智能操作、智能告警、設(shè)備狀態(tài)可視化和智能分析決策等高級(jí)應(yīng)用。當(dāng)光伏電站處于無(wú)人值守的狀態(tài)時(shí)，其可將內(nèi)部運(yùn)行和外觀狀態(tài)以視頻圖片或者傳感器檢測(cè)等方式進(jìn)行展示。不僅如此，光伏電站還可跟蹤顯示設(shè)備狀態(tài)，以便工作人員能夠?qū)υO(shè)備的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)掌握。此外，光伏電站一體化智能運(yùn)維還可根據(jù)自身的工作狀態(tài)去報(bào)告故障，為工作人員提供有效的幫助。光伏電站一體化智能運(yùn)維技術(shù)的研究還有助于實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化和智能化的發(fā)展，并提高了巡檢質(zhì)量與效率。

本項(xiàng)目以創(chuàng)新智能運(yùn)維管理體系標(biāo)準(zhǔn)作為核心，憑借著智能操作、智能感知、智能作業(yè)安全管控技術(shù)等來(lái)實(shí)現(xiàn)光伏電站智能化管理。該模式與當(dāng)前國(guó)內(nèi)光伏電站現(xiàn)狀相契合，符合電力發(fā)展的需求，具有巨大的潛力。

2 課題的研究?jī)?nèi)容和實(shí)施方案

2.1 區(qū)域光伏電站群一體化智能運(yùn)維體系研究與構(gòu)建

現(xiàn)狀。通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外智能運(yùn)維體系的調(diào)查得知，目前實(shí)現(xiàn)對(duì)智能運(yùn)維電站的管理主要用于電力系統(tǒng)變電環(huán)節(jié)，其主要具有以下兩種管理模式：＂集中監(jiān)控中心＋運(yùn)維操作隊(duì)＂模式。該模式主要是通過(guò)設(shè)置集中監(jiān)控管理中心及成立專門(mén)的操作隊(duì)伍來(lái)對(duì)變電站大型且復(fù)雜的操作進(jìn)行管理。該模式還需少量的工作人員進(jìn)行值守，但不是站內(nèi)監(jiān)盤(pán)；集中監(jiān)控模式。該模式通過(guò)只設(shè)置集中監(jiān)控中心來(lái)對(duì)智能運(yùn)維變電站的運(yùn)行進(jìn)行檢測(cè)與遙控操作。同樣需留守少量的工作人員來(lái)巡視與操作一些監(jiān)控中心無(wú)法完成的操作。智能運(yùn)維光伏電站與有人值守光伏電站的運(yùn)營(yíng)管理在模式上有著巨大的差距。有人值守光伏電站是以光伏電站為實(shí)際的管理對(duì)象來(lái)進(jìn)行人員管理與分配。然而在智能運(yùn)維的光伏電站管理中只以監(jiān)控中心與運(yùn)行操作站為管理對(duì)象，且需同時(shí)管理多個(gè)光伏電站。這種模式大大地降低了管理人員的投入。

光伏電站智能運(yùn)維管理體系建立原則。本項(xiàng)目構(gòu)建的區(qū)域光伏電站群一體化智能運(yùn)維模式主要采用集中監(jiān)控與區(qū)域運(yùn)行這兩種模式，其在設(shè)計(jì)管理模式中主要遵循以下原則。集中監(jiān)控管理模式建立原則：以現(xiàn)代化的管理理念對(duì)監(jiān)控中心進(jìn)行管理；依據(jù)光伏發(fā)電行業(yè)特征；滿足高靈活性和可擴(kuò)展性，減少管理成本；由宏觀到微觀，易于實(shí)施，分輕重緩急；充分考慮整個(gè)光伏電站管理的重要性；區(qū)域運(yùn)行管理模式建立原則：安全管理原則、標(biāo)準(zhǔn)化原則、技術(shù)性原則、崗位制度明確原則。

光伏電站智能運(yùn)維管理體系實(shí)施原則。為保證管理方案能正常實(shí)施并確保整個(gè)光伏電站能夠平穩(wěn)運(yùn)行，本項(xiàng)目為保證設(shè)計(jì)的管理體系能穩(wěn)定執(zhí)行制定了智能運(yùn)維光伏電站管理體系的實(shí)施原則：經(jīng)濟(jì)性與安全性相結(jié)合原則、系統(tǒng)性與科學(xué)性相結(jié)合原則、標(biāo)準(zhǔn)化與適用性相結(jié)合原則、大體規(guī)劃與分步實(shí)施原則、放眼全局，注重整體。

2.2 區(qū)域光伏電站群一體化智能運(yùn)維功能技術(shù)研究

該部分的主要內(nèi)容是來(lái)實(shí)現(xiàn)光伏電站在智能方面的感知、操作與作業(yè)安全管控。本課題針對(duì)研究的是光伏電站光伏區(qū)與升壓站的設(shè)備感知能力，目的是為了確保整體的光伏電站能夠可靠運(yùn)行，同時(shí)還可為檢修作業(yè)與智能決策提供完整、準(zhǔn)時(shí)、可靠的數(shù)據(jù)信息來(lái)提升整體光伏電站的智智能水平。

2.2.1 智能感知

綜合實(shí)時(shí)可視化：該監(jiān)控功能是將平臺(tái)中收集到的各種數(shù)據(jù)匯總并展示，其主要數(shù)據(jù)有各種監(jiān)測(cè)、巡視、實(shí)時(shí)告警、缺陷隱患、故障處理與站場(chǎng)作業(yè)等信息。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的匯總與顯示并由不同的視角或視圖切換可達(dá)到全面掌握光伏電站實(shí)時(shí)運(yùn)行與檢修狀態(tài)的目的；智能巡視管理：該部分執(zhí)行的功能是對(duì)巡視任務(wù)生命周期進(jìn)行管理。其主要展示的內(nèi)容是光伏電站近期的運(yùn)維任務(wù)、運(yùn)維任務(wù)的編制執(zhí)行，包括執(zhí)行后的結(jié)果管理與異常運(yùn)維管理等情況的數(shù)據(jù)匯總。

巡檢告警管理：該部分執(zhí)行的功能是匯總并展示在運(yùn)維任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中收到的告警信息，并可根據(jù)所收到的信息分級(jí)并分類以便于直觀的展示，為工作人員的管理來(lái)提供可靠的數(shù)據(jù)；系統(tǒng)運(yùn)維管理：該部分執(zhí)行的功能是對(duì)系統(tǒng)所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行維護(hù)管理；隱患缺陷閉環(huán)管理：該部分用于日常運(yùn)維任務(wù)時(shí)發(fā)現(xiàn)的隱患缺陷閉環(huán)業(yè)務(wù)管理，通過(guò)將隱患缺陷收集入庫(kù)，指派與檢修來(lái)實(shí)現(xiàn)隱患缺陷的閉環(huán)管理；智能設(shè)備聯(lián)動(dòng)應(yīng)用：通過(guò)提取后臺(tái)重點(diǎn)數(shù)據(jù)與現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)來(lái)做分析處理，并將其與現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備相關(guān)聯(lián)；移動(dòng)運(yùn)檢應(yīng)用：該部分是通過(guò)智能設(shè)備進(jìn)行運(yùn)檢APP安裝，來(lái)達(dá)到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)感知的目的。

2.2.2 智能操作及智能作業(yè)安全管控

智能一鍵順控可實(shí)現(xiàn)光伏電站的一般操作并能根據(jù)一定的邏輯在光伏電站的后臺(tái)一建執(zhí)行，由此可實(shí)現(xiàn)由“人工逐項(xiàng)操作”到“計(jì)算機(jī)遠(yuǎn)程自動(dòng)工作”的轉(zhuǎn)變，當(dāng)其在無(wú)人干預(yù)的情況下可完成繁冗復(fù)雜的操作；作業(yè)安全管控是對(duì)光伏電站工作人員的違規(guī)操作進(jìn)行管理監(jiān)控，其主要包括安全措施辨認(rèn)、人票合一、身份識(shí)別和非法入侵識(shí)別等。

2.3 基于多尺度預(yù)測(cè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏組件缺陷識(shí)別技術(shù)研究

技術(shù)現(xiàn)狀與創(chuàng)新目標(biāo)。就當(dāng)前國(guó)內(nèi)的情況來(lái)說(shuō)，對(duì)光伏板的故障檢測(cè)與分類主要依靠攝像頭，采取無(wú)人機(jī)的方法目前還不盛行。目前關(guān)于光伏電站的缺陷檢測(cè)已有了一些比較不錯(cuò)的成果，而本項(xiàng)目采用的基于多尺度預(yù)測(cè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MS-DNN）對(duì)光伏組件進(jìn)行缺陷識(shí)別的方法不同于傳統(tǒng)的處理方法，其網(wǎng)絡(luò)模型采取的是從端到端的設(shè)計(jì)方式，省掉了原有的部分復(fù)雜過(guò)程。其模型采取了多目標(biāo)檢測(cè)方法，提升了準(zhǔn)確率。

創(chuàng)新技術(shù)研究。對(duì)光伏電站的發(fā)電設(shè)備缺陷圖像數(shù)據(jù)集的偏差分析、缺陷圖像的篩選、去噪、分類方法以及發(fā)電設(shè)備缺陷的標(biāo)注方式進(jìn)行研究；對(duì)光伏板缺陷識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建、輸入圖像、缺陷的損失函數(shù)、激勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)以及超參數(shù)的計(jì)算進(jìn)行研究；對(duì)光伏板缺陷識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法、超參數(shù)的調(diào)優(yōu)方式進(jìn)行研究與應(yīng)用。

2.4 缺陷識(shí)別算法的低精度CBR推理研究

技術(shù)現(xiàn)狀和創(chuàng)新目標(biāo)。深度學(xué)習(xí)模型往往由于服務(wù)器計(jì)算能力的限制問(wèn)題而不能很好的部署在移動(dòng)端或沒(méi)有能力去計(jì)算成本。在智能識(shí)別系統(tǒng)中常常是多個(gè)模型并行，所以會(huì)采取一些加速方法來(lái)達(dá)到降低推算的計(jì)算能力要求問(wèn)題。目前來(lái)說(shuō)在模型推理階段進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的主流模型推理框架是Pytorh、TensorFlow、Caffe等。但在現(xiàn)場(chǎng)部署階段時(shí)這些推理框架所具有的優(yōu)勢(shì)并不明顯，因此采取了一種新的推理框架TensorRT。其可優(yōu)化并重構(gòu)由不同深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，并能在部署階段時(shí)正向傳播的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)在計(jì)算過(guò)程當(dāng)中可自動(dòng)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層各個(gè)層之間的關(guān)系，這樣大大的提高了計(jì)算速度。

創(chuàng)新技術(shù)研究。在保證對(duì)光伏板部件及缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率符合標(biāo)準(zhǔn)的情況下對(duì)降低模型精度方法進(jìn)行研究，其包括但不限于二值化網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的融合計(jì)算等；對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在服務(wù)器和邊緣設(shè)備的推理計(jì)算方式、服務(wù)器的多路并行推理以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)在CPU中的并行計(jì)算方式進(jìn)行研究；對(duì)根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)結(jié)果自動(dòng)控制無(wú)人機(jī)對(duì)光伏發(fā)電設(shè)備重點(diǎn)部件的識(shí)別定位，以及變焦拍攝并進(jìn)行多種類別的缺陷識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研。

2.5 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備狀態(tài)運(yùn)維研究

技術(shù)現(xiàn)狀與創(chuàng)新目標(biāo)。隨著時(shí)代的發(fā)展信息化已越來(lái)越成熟，電力儀表作為電力系統(tǒng)的建設(shè)終端單元，已廣泛應(yīng)用在變電站、新能源發(fā)電站等領(lǐng)域。但當(dāng)沒(méi)有數(shù)據(jù)傳接口時(shí)，實(shí)現(xiàn)儀表的數(shù)據(jù)采集是很難的。這個(gè)問(wèn)題隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)的突破已被解決，其可利用圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)達(dá)到自動(dòng)識(shí)別儀表技術(shù)的目的。目前關(guān)于數(shù)字儀表識(shí)別的一些成熟產(chǎn)品大多采取傳統(tǒng)的方法，但這些方法在特殊環(huán)境下所受干擾較多，并不能達(dá)到理想的狀態(tài)。所以本項(xiàng)目致力于研究一種多尺度預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)對(duì)儀表進(jìn)行檢測(cè)。經(jīng)過(guò)該技術(shù)的創(chuàng)新，可應(yīng)用在多種場(chǎng)景當(dāng)中并降低外界干擾，同時(shí)還可提升模型的識(shí)別準(zhǔn)確率。

創(chuàng)新技術(shù)研究。研究與應(yīng)用電力設(shè)備圖像的收集與整理，電力設(shè)備儀表的讀取方式，以及因光照強(qiáng)度、拍攝角度等外界因素對(duì)設(shè)備圖像產(chǎn)生影響后的處理方式；研究與應(yīng)用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字及數(shù)字識(shí)別算法；研究與應(yīng)用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力設(shè)備狀態(tài)運(yùn)維的部署推理和應(yīng)用。

2.6 基于多種算法融合邊緣計(jì)算終端的研究

2.6.1 技術(shù)現(xiàn)狀與創(chuàng)新目標(biāo)

邊緣計(jì)算是一種分布式開(kāi)放平臺(tái)，其是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣測(cè)，進(jìn)行融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)和應(yīng)用核心能力。其采取的是就近方式提供智能服務(wù)，能夠滿足行業(yè)數(shù)字化在實(shí)施業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、敏捷連接、應(yīng)用智能以及安全隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。邊緣計(jì)算具有出色的分布性、鄰近性、低延時(shí)、大帶寬等特性，因此已得到了廣泛的應(yīng)用。本項(xiàng)目中的光伏電站運(yùn)維場(chǎng)景運(yùn)用了大量的現(xiàn)場(chǎng)視頻進(jìn)行分析，采取邊緣計(jì)算設(shè)備可幫助后臺(tái)服務(wù)器分擔(dān)壓力，同時(shí)還可提高響應(yīng)速率和減小通信壓力。

當(dāng)前市場(chǎng)主流的邊緣計(jì)算在同時(shí)分析多種功能時(shí)視頻的檢測(cè)幀率會(huì)產(chǎn)生較大的跌降，并在二次開(kāi)發(fā)時(shí)需第三方計(jì)算平臺(tái)的幫助、難于部署。本項(xiàng)目研究了一款邊緣計(jì)算設(shè)備，其可支撐當(dāng)前的一些主流框架，如Caffe、Tensorflow、Pytorch、TensorRT等。為使多種算法能與邊緣計(jì)算終端相融合，根據(jù)邊緣計(jì)算設(shè)備的計(jì)算能力與處理模式，有目的性的研究設(shè)計(jì)了圖像分析的相關(guān)算法。經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的修改、模型參數(shù)的降低、推理方式等方法的改善，提高了識(shí)別效率與故障檢測(cè)的速度。

2.6.2 創(chuàng)新技術(shù)研究

硬件架構(gòu)技術(shù)研究。基于嵌入式高性能的工業(yè)級(jí)ARM架構(gòu)芯片，設(shè)計(jì)一款A(yù)I邊緣計(jì)算終端，采用開(kāi)放式標(biāo)準(zhǔn)和模塊化設(shè)計(jì)，由核心計(jì)算處理模塊和通信接口模塊構(gòu)成。AI邊緣計(jì)算終端硬件架構(gòu)按功能進(jìn)行研究，主要包含電源模塊、實(shí)時(shí)時(shí)鐘模塊、主系統(tǒng)模塊（核心板）、以太網(wǎng)通信接口模塊、無(wú)線網(wǎng)卡通信接口模塊、USB接口模塊、I2C通信接口模塊、I2S通信接口模塊、SPI通信接口模塊、雙路MIPICSI-2DPHY接口模塊、M.2接口模塊、HDMI輸出模塊、DisplayPort輸出模塊等。

軟件架構(gòu)技術(shù)研究。邊緣計(jì)算終端作為智能樞紐的新定位不僅體現(xiàn)在其具備高性能模塊化的硬件，更體現(xiàn)在其擁有可支撐未來(lái)業(yè)務(wù)場(chǎng)景發(fā)展需求的軟件架構(gòu)上：首先，邊緣計(jì)算終端的引導(dǎo)程序?qū)τ布M(jìn)行自檢及初始化，并加載系統(tǒng)引導(dǎo)；然后運(yùn)行嵌入式操作系統(tǒng)，操作系統(tǒng)對(duì)內(nèi)存和文件進(jìn)行管理、讀取和寫(xiě)入，并進(jìn)行進(jìn)程調(diào)度與進(jìn)程間通信；最后加載應(yīng)用程序?qū)?，加載邊緣計(jì)算終端的軟件容器引擎技術(shù)，實(shí)現(xiàn)容器隔離與軟硬件解耦，構(gòu)建通用軟件架構(gòu)與接口。

多種算法融合邊緣計(jì)算技術(shù)研究。為使算法與邊緣計(jì)算設(shè)備有效融合，根據(jù)邊緣計(jì)算設(shè)備的計(jì)算能力和處理模式，有針對(duì)性的設(shè)計(jì)圖像分析的相關(guān)算法，主要研究如下：使用了更少參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；使用了更低精度的模型參數(shù)。

3 結(jié)語(yǔ)

本項(xiàng)目本項(xiàng)目通過(guò)對(duì)區(qū)域光伏電站群一體化智能運(yùn)維關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了管理數(shù)字化；集群智能運(yùn)維統(tǒng)一調(diào)度，調(diào)整運(yùn)維架構(gòu)，明確職責(zé)，提升運(yùn)維水平，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維提效、精簡(jiǎn)人員、降低人工成本；使故障預(yù)警、故障診斷數(shù)據(jù)形成專家經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)資產(chǎn)，進(jìn)一步提升了公司的標(biāo)準(zhǔn)化和智能化水平，提高了創(chuàng)新能力和對(duì)外展示宣傳力度，增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

區(qū)域光伏電站群一體化智能運(yùn)維的應(yīng)用可逐步將當(dāng)前分散的運(yùn)維管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)閰^(qū)域化、集約化的精益運(yùn)維管理模式，提高運(yùn)維管理水平，實(shí)現(xiàn)減員增效，取到良好的經(jīng)濟(jì)效益；同時(shí)促進(jìn)公司科技研發(fā)能力，創(chuàng)新水平更上一個(gè)臺(tái)階。