Dalam bidang energi fotovoltaik, efisiensi operasional dan pemeliharaan secara langsung mempengaruhi jumlah energi yang dihasilkan dan manfaat ekonomis. Seorang direktur operasional dan pemeliharaan dari suatu pembangkit listrik fotovoltaik menghadapi masalah sulit: bagaimana cara secara efektif memperkenalkan sistem operasional dan pemeliharaan berbasis AI, yang dapat meningkatkan akurasi prediksi, sekaligus menghindari pengeluaran tambahan yang diakibatkan oleh kesalahan penilaian.

Setiap jam waktu henti berarti kehilangan sekitar 3000 kWh listrik, setara dengan hampir 2000 yuan. Untuk mengurangi kerugian ini, memperkenalkan analisis AI untuk data operasional perangkat dan memprediksi potensi kegagalan menjadi pilihan yang menarik. Namun, tantangan dalam praktik jauh lebih kompleks daripada yang diharapkan.

Dalam percobaan sebelumnya, sistem AI mengalami 3 kali kesalahan laporan dalam enam bulan, yang mengakibatkan pemeriksaan lokasi dan biaya perjalanan yang tidak perlu setiap kali. Yang lebih serius, sistem pernah gagal memprediksi masalah bayangan panel fotovoltaik, menyebabkan downtime selama 8 jam dan kerugian sebesar 16.000 yuan. Pengalaman ini memicu pemikiran mendalam tentang keandalan AI dan tanggung jawab.

Dalam interaksi dengan beberapa penyedia layanan AI, beberapa masalah kunci muncul: bagaimana mendefinisikan dan menangani kesalahan positif dan negatif dari AI? Siapa yang harus bertanggung jawab atas kesalahan penilaian AI? Bagaimana penyimpanan data dan akses hak dapat menjamin keadilan dan ketidakberpihakan? Masalah-masalah ini tidak hanya berkaitan dengan aspek teknis, tetapi juga berhubungan dengan batasan model bisnis dan tanggung jawab hukum.

Salah satu contoh klasik adalah AI yang salah menilai kotoran burung sebagai penuaan komponen, menyoroti keterbatasan AI dalam situasi nyata yang kompleks. Ini tidak hanya mengungkapkan kekurangan sistem AI saat ini dalam mengenali masalah multi-faktor, tetapi juga mengingatkan kita bahwa kecerdasan buatan perlu terus belajar dan mengoptimalkan.

Tantangan dalam industri fotovoltaik ini mencerminkan tantangan aplikasi AI yang lebih luas. Dalam mengejar efisiensi, bagaimana menyeimbangkan inovasi teknologi dan risiko operasional yang nyata, serta bagaimana menemukan titik keseimbangan terbaik antara keputusan yang dibantu AI dan pengalaman manusia, semua ini adalah pertanyaan yang perlu dibahas lebih dalam.

Di masa depan, aplikasi AI di bidang pemeliharaan fotovoltaik mungkin memerlukan lebih banyak kolaborasi lintas disiplin, menggabungkan pengetahuan profesional dari berbagai bidang seperti energi, TI, dan hukum, untuk membangun sistem pemeliharaan pintar yang lebih komprehensif dan dapat diandalkan. Pada saat yang sama, juga perlu adanya peraturan dan kebijakan yang mendukung untuk memberikan penjelasan yang jelas tentang tanggung jawab dan mekanisme penyelesaian sengketa dalam penerapan teknologi baru.

Secara umum, aplikasi AI dalam operasional dan pemeliharaan fotovoltaik memiliki prospek yang luas, tetapi untuk benar-benar mewujudkan potensinya, dibutuhkan kemajuan teknologi yang berkelanjutan, inovasi dalam model manajemen, serta kerjasama dari semua pihak.