当光伏巡检走向全自动化

作者 | 曾响铃

文 | 响铃说

无数的太阳能面板组成光伏发电的海洋，在烈日下矗立，为了保证它们正常运行，电站必须安排人力巡查，一块块面板全面检查，周而复始。

在光伏发电高速发展的这些年，这一幕已经成为光伏电站的标配，带着科技光环的低碳能源生产线上，是无数的高重复人力投入——随着电站规模越来越大，经营的压力也在不断变大。

不过，情况正在发生改变。

不久前，鲲鹏应用创新大赛2022全国总决赛落下帷幕。而其中，获得“初创应用”赛道金奖的，是来自因诺科技的光伏智能巡检平台。该平台依托鲲鹏计算的支持，利用自身在无人机等方面的积累，实现了光伏巡检的全自动化。

在低碳经济走向全面落地的今天，光伏发电的发展之路，正是因为多样性计算与创新企业的共同努力而变得更加平坦。

从采集数据到运用数据，光伏巡检走向全自动化

一个仅仅100兆瓦装机容量的光伏电站，需要配备超过10个工人驻站进行设施健康排查，如果电站规模十分庞大，除了直接增加巨量成本，在当下想要招聘到这么多能够进行巡检的工人也十分有挑战，传统模式已面临瓶颈。

另外一边，近些年在能源领域，以无人机为主要数据采集工具的智能巡检已经广泛落地。于是，在光伏电站采用类似的方式就变得顺理成章，这也是因诺科技的光伏智能巡检平台在做的事。

只不过，这个平台通过技术创新走得更深入了一些。

通常的智能巡检通过无人机来采集数据，主要还依赖人进行判断和决策，其结果是智能巡检并不能实现完全的自动化。

而因诺科技的光伏智能巡检平台既通过无人机进行广泛的光伏电站图像数据采集，又通过软件算法对这些采集而来的数据进行智能化分析，实现了全自动化巡检，让机器可以对人工实现真正意义上的全面替代。

作为一款基于SaaS模式的系统软件，因诺科技的光伏智能巡检平台借助鲲鹏与昇腾AI的强大算力，以及其自主研发的飞行机器人及机场平台，实现了对光伏电站数据采集、故障诊断、故障定位、数据挖掘、巡检运维决策等全流程精细化管理。

光伏电站的发展不再被人力投入所钳制，无论是运维成本还是巡检效率都得到了优化，也间接提升了光伏电站的发电产出量。

目前，几乎所有的大型光伏电站都在探索无人化、精细化运维，毫无疑问，因诺科技的光伏智能巡检平台提供了一种可行的落地方式。

而作为“初创应用”赛道金奖项目，因诺科技的创新，也成为鲲鹏基础软硬件平台全面升级、从“可用”走向“好用”的典型印证，证明后者正在持续走向行业核心。

三重加持，光伏智能巡检完成技术体系构建

光伏智能巡检实现全自动化，需要完成从数据采集到数据分析的一整套流程，在庞大的阵列规模下，其数据量和计算量还不可避免会十分庞大，因此在技术上要实现有不小的挑战。

而因诺科技的光伏智能巡检平台能够打造完成，并最终获得鲲鹏应用创新大赛的金奖认可，这背后是其综合发挥三个维度能力的结果。

1、企业本身的“对口”技术沉淀

因诺科技原本是一家国内领先、军民融合的空基一体化飞行机器人数字化设备及专业解决方案提供商，在石油天然气、新能源等行业空基自动化巡检和智能化、无人化领域积累了可观的技术实力和丰富的业务经验。

在无人机飞行控制与数据采集上，无论是依托自有飞行器，还是与市场上主流的飞行器厂商合作，因诺科技都具备很深厚的积累。

此外，对如何将无人机采集的数据转化成为有价值的结果输出、充分利用好数据的价值，因诺科技已经走得更远。

2、鲲鹏计算的“底座”技术支撑

尽管具备一系列的禀赋，但因诺科技面向光伏巡检进行创新时，仍然面临基于大数据量等原因的一些挑战，这时候，鲲鹏计算在技术上的支撑就成为打通症结的关键。

因诺科技过去的业务中，一般面临的是高准确度要求但数据处理量不大的任务，而进入行业应用后，数据量陡增，这一点在庞大的光伏电站巡检这件事上又表现得尤其明显——几十万、上百万光伏面板，每个组件都在产生图像数据。

这时候，就必须开发出特定的算法软件，还需要能够跑得下来这些软件的硬件环境，同时要配备对应的数据管理体系，通常的本地服务器以及云服务已经无法承受。

而鲲鹏计算恰好满足了这一系列要求：

在算法与软件开发方面，鲲鹏开发套件DevKit能够帮助因诺科技提升开发效率，更快、更便捷地利用好鲲鹏架构，充分调动鲲鹏硬件算力能力，尤其是面向大数据量的高性能计算方面的优势，使得再庞大的光伏电站智能巡检需求也能够被平台所承载和满足；而鲲鹏应用使能套件BoostKit则能够帮助因诺科技面向智能巡检这样的特定场景（主要是图像分析和处理）更好地进行应用开发。

在数据处理方面，鲲鹏应用使能套件BoostKit以鲲鹏计算平台为底座，能够结合开源MySQL等国内外典型数据库，为开发者与伙伴提供高性价比的数据库解决方案。在因诺科技这里，借助包括这个套件在内的一系列支持，其建立了数据存储、读取、交付、数据库管理等一整套全新的数据管理体系，提升了读写等数据处理工作的效率，更好地应对了庞大的数据需要。

实际上，在整个“初创应用”赛道，来自政府、安平、金融、电力、医疗、教育等领域的参赛作品都基于鲲鹏进行原生开发，它们基于鲲鹏平台，在过程中都使用了鲲鹏BoostKit/鲲鹏DevKit的关键特性，因诺科技成为其中的“佼佼者”。

这其中，鲲鹏DevKit主要帮助开发者实现极简开发，提供了一套面向研发作业流的全流程工具链。过去，鲲鹏DevKit的主要任务是大幅度提升应用迁移效率，让软件迁移到鲲鹏无障碍，而现在，鲲鹏DevKit主要围绕鲲鹏亲和开发框架，通过提供工程管理向导、启发式编程、代码亲和检查等多项原生开发能力，让开发者更便捷高效的基于鲲鹏原生开发，因诺科技金奖项目正是产生于这种背景下。

而鲲鹏BoostKit则主要帮助开发者实现应用的极致性能，目前已经发布了面向大数据、分布式存储、数据库、虚拟化、ARM原生等八大场景的性能调优加速组件，让各种场景的开发者都能获得特定的、与硬件性能匹配的增益，这次因诺科技的项目开发获得的就是其中数据、存储等方面的加持。

此外，在赛事全程，因诺科技还获得了华为技术专家团队的专业辅导与支持——在这之前，因诺科技已经与华为建立了良好的合作关系。

3、解决特定场景问题的技术突破

因诺科技的光伏智能巡检平台本质上仍然属于图像处理智能化的范畴——基于训练好的算法对输入的图像数据进行分析、得出结论然后输出。

但事情并没有到此为止。

光伏的布设浩瀚如海洋，支路、旁路、面板、逻辑编号……如何在发现问题后对问题所在位置进行准确定位（发现问题还得告诉相关人员准确的位置方便进行后续的处置，否则巡检的效率仍会大为受限），这是其他图像处理智能化所不会碰到的问题——例如，在制造业的智能质检领域，都是单一产品图像送检。