En el campo de la energía fotovoltaica, la eficiencia operativa y de mantenimiento afecta directamente la producción de energía y la rentabilidad económica. Un director de operaciones y mantenimiento de una planta fotovoltaica se enfrenta a un problema complicado: ¿cómo introducir de manera efectiva un sistema de mantenimiento impulsado por IA que pueda mejorar la precisión de las predicciones y evitar los gastos adicionales derivados de falsos positivos?

Cada hora de tiempo de inactividad significa una pérdida de aproximadamente 3000 kWh, equivalente a cerca de 2000 yuanes. Para reducir esta pérdida, introducir análisis de IA para los datos de operación de los equipos y predecir fallos potenciales se ha convertido en una opción atractiva. Sin embargo, los desafíos en la práctica son mucho más complejos de lo esperado.

En los intentos pasados, el sistema de IA tuvo 3 falsos positivos en un período de seis meses, lo que llevó a inspecciones innecesarias en el sitio y gastos de viaje. Más grave aún, el sistema no pudo prever problemas de sombreado en los paneles fotovoltaicos, lo que resultó en 8 horas de inactividad y una pérdida de 16,000 yuanes. Estas experiencias generaron reflexiones profundas sobre la fiabilidad de la IA y la asignación de responsabilidades.

En el contacto con varios proveedores de servicios de IA, surgieron algunas preguntas clave: ¿cómo definir y manejar los falsos positivos y negativos de la IA? ¿Quién debería ser responsable de los errores de juicio de la IA? ¿Cómo garantizar la equidad y justicia en el almacenamiento de datos y los permisos de acceso? Estas preguntas no solo involucran aspectos técnicos, sino que también están relacionadas con la definición de modelos de negocio y responsabilidades legales.

Un caso típico es que la IA confunde el excremento de aves como un envejecimiento de componentes, lo que destaca las limitaciones de la IA en situaciones complejas de la vida real. Esto no solo expone las deficiencias actuales de los sistemas de IA en la identificación de problemas multifactoriales, sino que también nos recuerda que la inteligencia artificial necesita seguir aprendiendo y optimizándose.

Este problema en la industria fotovoltaica refleja los desafíos más amplios de la aplicación de la IA. Al buscar eficiencia, cómo equilibrar la innovación tecnológica y los riesgos operativos reales, y cómo encontrar el mejor punto de equilibrio entre la toma de decisiones asistida por IA y la experiencia humana, son cuestiones que necesitan ser discutidas en profundidad.

En el futuro, las aplicaciones de IA en el campo de la operación y mantenimiento de la energía fotovoltaica pueden requerir más colaboración interdisciplinaria, combinando conocimientos especializados de múltiples áreas como energía, TI y derecho, para establecer un sistema de operación y mantenimiento inteligente más completo y confiable. Al mismo tiempo, también se necesita la mejora de políticas y regulaciones que proporcionen una clara definición de responsabilidades y mecanismos de resolución de disputas para la aplicación de nuevas tecnologías.

En general, las perspectivas de la aplicación de la IA en la operación y mantenimiento de la energía fotovoltaica son amplias, pero para lograr realmente su potencial, se necesita un avance técnico continuo, innovación en los modelos de gestión y la cooperación conjunta de todas las partes.