上海交大智慧低碳能源系统课题组，自建风光功率预测与智慧运维大数据平台

沙漠中，一块块光伏板宛若一颗颗耀眼的“明珠”，在太阳的照射下吸收着光，源源不断地产生电；戈壁滩上，一排排风力发电机组成一片片夺目的“白色风车”，迎着风、朝着太阳加速奔跑，在蓝天的映衬下将风能转化为电能……

7月底，上海交通大学国家电投智慧能源创新学院于立军教授智慧低碳能源系统课题组启程，奔赴新疆展开行业调研。课题组在七天的时间，跨越千里，历经六站，开展调研西部地区能源转型和高质量发展现状，了解现有传统能源调整策略和新兴能源领域技术发展情况，并把智慧能源创新学院的专利带到“风光发电”的第一线，让“风光无限”转变成更精准的发电量。

在电力人嘴里流传着这样一句话——“光伏怕多云，风电怕阵风”。哈密风光资源丰富，是全国日照时数最充裕地区之一，年均日照时数3358小时，同时还具有荒漠、戈壁等土地资源优势。当课题组来到新疆能源化工集团哈密公司哈密红星二场一期光伏电站时，正值多云天气，大四学生梁珈玮和课题组的同学们真正理解了这句话的含义，“一片云过来，就会影响光伏发电的稳定性，这片云什么时候能走？这又是局部气象需要监测的重要信息。”

如今西部地区的能源结构转型面临多重挑战，包括基础设施不足、技术水平不高等问题，尤其是人工智能发展迅速的今天，如何实现新技术的结合，提高风光发电功率预测准确率，这也是于立军教授课题组研究的课题之一。

在前期预调研和研究学习中，该团队已开发出一套风光发电状态感知与智能决策设备原型机，并建成基础研究实验室。“通过AI技术与传统运维的深度融合创新，可以推动风光发电行业发展迈入新阶段。”博士研究生刘莘轶表示，在科技迅猛发展的当下，大模型技术正以其通用性、泛化能力强、高性能等特点，引领人工智能发展新热潮，也为传统发电行业发展带来新变革、新机遇。

如何利用高精度感光传感系统实现更精准的太阳能光伏发电？在新疆能源化工集团哈密公司石城子光伏园区，研二的徐帅解释说，“通常使用光电传感器来感知光照强度。这些传感器监测不同角度的光照强度，并将数据反馈给控制系统，以调整光伏板的角度，使其始终对准太阳，以最大化光伏板接收的太阳辐射，从而提高发电效率。”

无论是风电还是光伏，发电场的安全永远是第一位的。“现在我们可以利用在线智能检测系统，通过无人机来监测光伏和风力发电机等设备情况，超高清千里眼保障发电场的安全。” 研一学生甄正介绍说，这样的检测设备将涵盖太阳能光伏发电、风力发电、储能等技术。

于立军教授表示，在科技不断更新的时代，产业数智化是必由之路，对于传统发电场也是如此，AI等技术的充分运用，既能让数据更精准，生产更高效，也能保障工作人员的安全，未来，这套系统可实现设备感知与自动化运维，出现问题能够第一时间预警，既保障了生产安全，也实现了设备运维的降本增效。

课题组在前期预调研和研究学习中，主动提出要将大数据运用起来，建立一套风光功率预测与智慧运维大数据平台，可以集成风光电场发电数据监测、分析和处理，采用先进的算法与数据分析技术，更好地提升能源利用效率。

据了解，课题组成员前期通过预调研和研究学习，对西部地区能源发展现状和技术发展已有坚实的调研基础，并基于此形成三篇学术论文、四项发明专利以及一项风光发电智能决策软件等学术成果。

此次新疆之行，课题组还对新疆能源化工集团五彩湾发电公司、新疆能源集团立新能源公司、哈密中船泰巽新能源有限公司双城风电汇集站进行了调研，研一的罗家宜说，“不仅是一次难忘的社会历练，更是一次难得的从理论走向实践的过程，让我们在解决实际问题中，不断提升自身的能力。”

经过此次调研，课题组的成员们对未来我国的新型能源体系，有了更深刻的认识，他们表示将以此次调研为研究基础，通过技术创新与学术研究，进一步挖掘能源结构转型的潜力与挑战，为西部地区高质量发展贡献交大力量。