Güneş enerjisi alanında, işletme ve bakım verimliliği doğrudan enerji üretimini ve ekonomik faydayı etkiler. Bir güneş enerjisi santrali işletme müdürü, AI işletme ve bakım sistemini nasıl etkili bir şekilde entegre edeceği gibi zor bir sorunla karşı karşıya: hem tahmin doğruluğunu artırmak hem de yanlış değerlendirmelerin yol açtığı ek maliyetlerden kaçınmak.

Her saatlik kesinti yaklaşık 3000 kWh elektrik kaybı anlamına geliyor, bu da yaklaşık 2000 yuan'a denk geliyor. Bu kaybı azaltmak için, AI'nın cihaz çalışma verilerini analiz etmesi ve potansiyel arızaları tahmin etmesi cazip bir seçenek haline geldi. Ancak pratikteki zorluklar beklenenden çok daha karmaşık.

Geçmişteki denemelerde, AI sistemleri altı ay içinde üç yanlış alarm verdi ve her biri gereksiz saha denetimlerine ve seyahat masraflarına yol açtı. Daha da ciddi olarak, sistem fotovoltaik panellerdeki gölgelenme sorununu tahmin edemedi ve bu durum 8 saatlik bir duraksamaya ve 16,000 yuan kayba neden oldu. Bu deneyimler, AI'nin güvenilirliği ve sorumluluğun belirlenmesi üzerine derin düşüncelere yol açtı.

Birçok AI hizmet sağlayıcısıyla temas halinde, bazı kritik sorunlar gün yüzüne çıktı: AI'nın yanlış raporları ve eksik raporları nasıl tanımlanmalı ve ele alınmalı? AI'nın yanlış değerlendirmeleri için kim sorumluluk almalıdır? Veri depolama ve erişim izinleri nasıl adil ve tarafsız bir şekilde sağlanabilir? Bu sorunlar yalnızca teknik boyutları değil, aynı zamanda iş modeli ve yasal sorumlulukların tanımıyla da ilgilidir.

Tipik bir durum, yapay zekanın kuş dışkısını bileşen yaşlanması olarak yanlış değerlendirmesi, yapay zekanın karmaşık gerçek durumlar karşısındaki sınırlılıklarını vurgulamaktadır. Bu, mevcut yapay zeka sistemlerinin çok faktörlü sorunları tanıma konusundaki eksikliklerini ortaya koymakla kalmıyor, aynı zamanda yapay zekanın sürekli öğrenme ve optimize edilmesi gerektiğini de hatırlatıyor.

Fotovoltaik sektöründeki bu zorluk, daha geniş bir AI uygulama sorununu yansıtmaktadır. Verimlilik peşinde koşarken, teknolojik yenilik ile pratik operasyonel riskler arasında nasıl bir denge sağlanacağı ve AI destekli karar verme ile insan deneyimi arasında en iyi denge noktasının nasıl bulunacağı, derinlemesine incelenmesi gereken konulardır.

Gelecekte, fotovoltaik işletme ve bakım alanındaki AI uygulamalarının daha fazla disiplinlerarası işbirliğine ihtiyaç duyması muhtemeldir. Enerji, BT, hukuk gibi birçok alandaki uzmanlık bilgilerini birleştirerek daha kapsamlı ve güvenilir bir akıllı işletme ve bakım sistemi oluşturulması gerekecektir. Aynı zamanda, yeni teknolojilerin uygulanması için net bir sorumluluk tanımı ve ihtilaf çözüm mekanizması sağlaması için politika ve yasaların da tamamlanması gerekmektedir.

Genel olarak, AI'nın güneş enerjisi işletim ve bakımındaki uygulama potansiyeli geniştir, ancak gerçek potansiyelini gerçekleştirmek için sürekli teknik ilerleme, yönetim modellerinde yenilik ve tüm tarafların işbirliği gerekmektedir.