人工智能驱动印度清洁电力产业发展

  印度能源公司利用人工智能提升可再生能源的生产效率、降低运营成本并优化性能，持续释放清洁电力产业的数字化潜能
  [中国石化新闻网 2025-06-03] 随着全球能源结构向更清洁、更智能的方向转型，印度能源企业正积极拥抱人工智能（AI）技术，以提升可再生能源的生产效率、降低运营成本并优化性能。印度能源企业的高管们表示，AI不仅帮助他们提升了决策能力，还在预测性维护和项目规划等领域发挥着重要作用。随着技术迭代，AI将持续释放清洁电力产业的数字化潜能。
  太阳能资产管理：从预测到优化的全链条革新
  在能源转型浪潮中，人工智能正深度重塑太阳能资产管理的全链条。阿瓦达（Avaada）集团人工智能主管普贾·帕特瓦里表示，虽然该公司正处于整合AI的早期阶段，但已为AI在各业务垂直领域发挥变革性作用打下坚实基础。
  该公司通过部署AI预测系统，将古吉拉特邦200兆瓦光伏电站的48小时发电预测准确率提升至91%，电力调度偏差率从7.3%降至2.1%。这种基于卫星云图、气象传感器与历史数据的动态建模，不仅为电网稳定提供保障，更成为投资决策的核心支撑。
  AI也让印度能源企业的运维模式从被动检修转向主动预防。AMPIN能源在拉贾斯坦邦150兆瓦电站布设有3200个传感器，通过机器学习（ML）技术分析五年故障数据，实现逆变器故障提前14天预警，维修成本下降35%，年度停机次数从12次锐减至4次。Avaada则创新融合AI算法与无人机热成像巡检，使故障响应效率提升60%，显著延长设备生命周期。
  数据显示，AI技术使印度单座电站年发电损失减少180万千瓦时，相当于400户家庭全年用电量。
  可再生能源生产运营：从数据收集到智能决策
  AMPIN能源首席运营官维克多·巴塔查里亚表示，该公司正通过整合AI和机器学习技术重新定义可再生能源资产管理，以实现更高效、更智能的能源生产和管理。
  在太阳能和风能生产领域，AI和ML技术的应用显著提高了能源产量、设备可靠性和运营效率。通过收集和分析来自广泛传感器网络的大量实时数据，AI模型能够持续学习并预测设备行为，从而动态优化工厂运营和维护策略。
  AMPIN公司使用AI驱动的无人机对太阳能电池板进行高分辨率热成像检查以及风力发电机叶片的结构健康监测。这些无人机能够快速准确地识别异常情况，使用先进的模式识别算法对捕捉到的图像进行分析和分类，并通过整合地理标记和资产登记册，帮助维修部门实现单模块的长期健康跟踪和管理。
  发电预测精准化：从“靠天吃饭”到智能调度
  太阳能电站过去高度依赖环境条件，传统人工预测误差率常高达20%-30%。如今，AI通过整合卫星气象数据与历史发电记录，可将24小时发电量预测准确率提升至90%以上。
  为了实现发电预测的精准化，能源企业需要构建智能调度系统。该系统能够整合来自多个数据源的卫星气象数据、历史发电记录、设备状态数据等，通过AI算法进行实时分析和处理，并根据分析结果动态调整电网调度计划，确保电力供应的稳定性和可靠性。
  以阿瓦达集团为例，其智能调度系统通过AI算法对发电量的预测结果进行实时调整，并根据电网负荷情况动态分配电力资源，并使弃光率降低约12%，提高了电力供应的稳定性和能源利用效率。AMPIN能源则通过AI分析实时辐照度与风速数据，将偏差控制在7%以内。
  太阳能生产流程：从人工检测到智能监控
  AXITEC能源公司印度地区销售经理库马尔·希瓦姆介绍了AI在太阳能生产流程中的质量控制应用及其带来的显著效益。他表示，AXITEC公司正积极运用AI和先进的成像技术优化其制造流程，以确保产品的高品质和可靠性。该公司整合了高分辨率视觉和红外摄像机的网络以及传感器和AI驱动的检查系统，用于实时监测和控制生产过程中的各个环节。
  具体而言，AI在质量控制方面发挥了重要作用。它可以检测到微裂纹、焊接问题等人工检测难以发现或耗时较长的问题，并及时发出警报以采取措施修复或更换不良部件。此外，AI还支持在闪测期间分析I-V（电流-电压）曲线以评估太阳能电池板的性能和效率，从而提高性能验证的精确度和准确性。
  在AXITEC公司的制造工厂中，AI+EL（电致发光）成像技术被广泛应用于检测太阳能电池板中的潜在问题。通过AI自动进行I-V曲线分析和快速测试优化功能，可以确保组件符合电气效率和安全基准要求，及时发现和处理不合格产品，以避免潜在的安全风险和损失。
  智能电网管理：从负载预测到能源优化
  除了太阳能资产管理和制造流程的质量控制外，AI还在智能电网管理中发挥着重要作用。如今，AI已被广泛应用于预测负载和防止停电事故、优化电池管理系统的充电/放电周期，基于AI的机器人技术也应用于风力或热电厂的危险检查等领域。
  在智能电网管理中，AI模型能够分析历史数据和实时信息，预测能源需求和生产情况，优化能源分配和存储策略，以确保在需求高峰时提供足够的电力供应。这不仅有助于提高能源利用率、减少浪费，还能够平衡供需关系、稳定市场价格。
  AI还在电池管理系统优化中发挥着重要作用。通过分析电池的历史数据和实时状态，AI模型可以预测电池性能衰减情况，并动态调整充电/放电周期以延长电池使用寿命、提高能源利用效率。
  由AI驱动的无人机和清洁系统同样发挥着巨大作用。它们能够评估灰尘积累程度，根据实际情况规划出最优清洁路线方案，并以最低水耗运行方式执行操作指令，实现清洁任务目标。同时还会根据面板倾斜度和天气预报调整路径及执行频率，确保清洁成本效益最大化。
  资料来源：《经济时报》网站