周末读：为什么我们没有充分利用大数据分析？

时间：2021-09-02 18:16:47 来源：

资产所有者和O＆M提供者可获得的绩效数据数量惊人。但是，在利用这些流来提高效率和增加利润方面，还有很大的改进空间。

麦克斯根

摘自pv杂志，一月版。

许多太阳能资产报告了高可用性，但实际上表现不佳。重点放在收紧运营和维护（O＆M）合同条款上，并对承包商降低成本压力，几乎没有留出进行质量分析的空间。

恰好在三年前，作为光伏杂志的特邀作者，我标记了将数据转化为情报所具有的未开发价值。尽管在地平线上可以看到一些一线希望，但仍然存在许多差距。业主和运营商可以使用太阳能资产生成的大量数据。他们中的许多人保持不变，而没有被转化为智慧。对获得的情报采取行动将带来更智能的运营-最大限度地提高能源产量，减少停机时间并降低生命周期的运维成本。

那么，尽管潜在的获利能力增长了3％或更高，为什么向如此智能的运营过渡却如此缓慢？为什么数字革命仍然主要在人们的头脑中，而不是扎根在田野上？我们也许应该从记住更大的局面开始：太阳能技术已经成熟到故障率大大低于风能或其他可比能源资产的地步。即使在某些情况下这种规模经济可能已达到其自然极限，O＆M承包商也可以通过管理不断增长的车队来提高效率。在以更低的价格交付的O＆M合同中，通常会狭义地界定其职责。只有在资产管理价值链的不同步骤中尝试非标准评估或开箱即用的方法时，才会发现许多问题。

但是，尽管取得了明显的收益，但我们无法避免资产管理团队所管理的预算比投资团队中的预算小得多的现实。业主倾向于将更多的精力放在新投资上，而不是在改善现有资产上。削减成本是压倒性的重点，在运营中进行质量分析的空间很小。最重要的是，在涉及最重要的数据采集问题时，监视和通信系统显得零散而缺乏。

大多数运维承包商都提供用于监视，优化和控制的单个软件平台。但是，一如既往，细节决定成败。人们常常会错失利用数字数据的宝贵机会。尽管希望具有内置数据分析功能的新组件将彻底改变我们对资产长期状况的理解，但重新提供机会仍然面临大量未预算投资的挑战。

不过，我感到安慰的是，我三年前的至少一项预测已经实现。那时我说无人机的数据分析将成为运维运营商和技术顾问未来工具包的一部分。我的团队是最早为无人机配备轻型热像仪以加快对太阳能发电厂的现场检查的团队之一，此后，这种做法在该领域变得司空见惯。

了解数据

关键绩效指标陷阱和合同缺陷：在上一篇文章中，我描述了陷入PR陷阱的问题，该问题仅依赖于一个指标，而不考虑其随时间变化以及在不同气候条件下的演变，或者不分解数据以达到块级和阵列级性能。此外，还有可用性陷阱。如今，基于一分钟的监控和数据采集（SCADA）数据细分为字符串级别，可以轻松地将高级数据分析用于一个项目中安装的数百台逆变器。

通过将不同的数据集相互比较，并与计量的生产数据进行比较，并基于卫星得出的辐照度数据计算潜在的生产估算，甚至在SCADA数据丢失时，也可以检测到串和逆变器的技术不可用性。这些实际可用性（包括在SCADA数据丢失期间）可能会与O＆M报告中所述以及O＆M合同中定义的可用性发生重大差异。棘手的事情是，即使在计算出更准确的可用性后，由于O＆M合同中的定义不明确（尤其是过时的），并非所有性能和可用性问题都能得到保修补偿。

监视软件故障：这带来了SCADA数据分析的另一个好处。它能够查明监视软件中的故障。在SCADA数据严重丢失的情况下，可能会错误地报告不可用性，因为它仅报告SCADA数据覆盖时间段，而忽略了数据丢失期间的不可用性。在某些情况下，O＆M报告中也可能没有说明这种数据丢失。

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