AI 如何赋能光伏产业？

　　文/安江丽胡育

　　四川光伏产业规模居全国前列，全链条布局初步形成。但同时面临产能结构性过剩、“内卷”严重、欧美持续围猎打压等严峻挑战，处于高质量发展涉险滩、闯难关的关键阶段。光伏产业的数智化升级成为释放新质生产力、实现高质量发展的必然选择。本文从AI 在光伏产业中的实际应用出发，评估AI 在光伏产业中的潜力和挑战，提出AI 赋能光伏产业发展的对策建议。

　　AI 已赋能光伏全产业链

　　AI 技术的引入，为光伏产业注入了新的动力。从上游的原材料生产到下游的电站运营，AI正在全方位推动光伏产业的智能化和效率提升。

　　上游实现硅料生产降本增效

　　四川是硅料生产大省，AI 技术在硅料生产方面的应用取得诸多成效。例如，四川永祥股份有限公司旗下永祥能源科技公司，通过AI 算法对生产参数的实时优化，实现全智能控制， 综合能耗降低20% 以上，产品品质达到行业领先水平。高测新能源科技在应用AI 技术后，生产效率提升了53.46%。一刀切割830mm 长度硅棒的出片量，从3000 片提升至4600 片。

　　中游电池组件生产初见成效

　　AI 技术在中游环节深度渗透电池片制造、组件封装等核心工艺，推动光伏产品向高效率、高可靠性方向升级。作为全球光伏行业的首个5G应用基地，通威金堂基地全面采用5G+智能制造方案打造厂区，在组件生产的36 道生产工序中，AI 检测工位涉及14 个点位。该公司生产线与传统电池片生产线相比，用工减少约62%，能源消耗降低约30%，生产效率提升约161%，打造了全球先进制造业标杆项目和样板工程。

　　下游实现光伏电站智能运维

　　在产业链下游，AI 技术的应用主要集中在光伏电站的智能化运维和能效管理上，目前四川有多个项目在推进中。例如，盐边蜀道清洁能源有限公司在攀大高速实施的“绿色交通、低碳高速”分布式光储项目，利用AI 技术实现了光伏发电、电能储存、车辆充电等多源协同的“冷热电”多能供应，提升了能源利用效率。雅砻江柯拉一期光伏电站项目采用华为智能光伏“数字+光伏”解决方案，通过智能化核心算法，提供百万设备接入、全面诊断分析和数据处理三大能力，实现光伏项目全生命周期数字化。

　　AI 赋能光伏尚存诸多梗阻

　　AI 技术带动了四川光伏产业链的升级与扩展，但纵观全产业链，AI 技术在储备、应用和产业融合方面还存在许多不足和制约因素。

　　电网数智化水平不高

　　四川大量光伏项目位于偏远地区，这些区域缺乏大规模的工业支撑，电力需求增速滞后于光伏发电装机容量的快速增长，容易造成电力供需失衡。在此种情况下，光伏电力的顺利消纳成为亟待解决的关键问题。这要求电网系统必须具备高度的智能化调度能力、灵活性的适应性以及广泛的互联互通性。而四川部分地区在配电网的建设和升级方面相对滞后，特别是特高压电网和智能电网技术的部署上，限制了光伏电力的高效传输和分配，进而影响光伏发电系统的整体稳定性和供电可靠性。在光伏发电高峰期，电网调峰能力不足，难以充分吸纳并有效输出全部光伏电力， 导致“弃光限电”现象频发，影响光伏电力消纳。

　　数据采集与处理存在困难

　　一是数据标准化与共享方面，虽然许多企业已经开始使用AI 技术，但企业之间的数据标准不统一，存在数据孤岛现象，数据难以流通、整合、共享，限制了AI 技术的广泛应用。二是数据质量与完整性方面，在光伏产业某些环节，如原材料采购和运输过程中，数据采集不完整或质量不高，影响了AI 模型的训练和应用效果。三是数据隐私与安全方面，在数据共享过程中，如何保护企业和用户的隐私数据成为一大难题，也是企业的主要顾虑。

　　关键技术研发与应用面临困境

　　一是高端技术应用方面，在一些高端技术领域，如高精度缺陷检测、复杂环境下的故障预测等，AI技术的应用尚不成熟。二是跨学科融合方面，AI 技术与其他学科如材料科学、机械工程等融合程度不高，限制了技术的创新和发展。三是技术更新方面，AI 技术更新换代速度快，企业需要不断投入资源进行技术升级，增加了企业的财务压力。

　　技术储备与人才严重短缺

　　据中国光伏行业协会数据统计，2023 年全国光伏产业直接从业人员需求中，对具有1—5 年工作经验的同行业人才招聘需求高达7.3 万人，而对应届毕业生需求为1.6 万人，体现了行业对拥有产线经验专业人才的迫切需求。四川仅四川大学、西南石油大学、乐山师范学院等少数本科院校设立了对接光伏产业的相关专业，光伏产业化技能人才缺口较大。同时，四川光伏产业的技术积累时间相对较短，技术创新动力不足，企业在技术进步和产品创新方面的成果有限，造成了产品和服务的同质化问题。人才和技术积累的双重不足，限制了企业进行原创性研发和技术创新的能力，进而难以突破核心技术的瓶颈。

　　四项措施提升AI 赋能水平

　　推动电算融合协同发展

　　开发和应用基于人工智能的光伏系统监测技术，实时监控光伏发电系统的性能和状态。通过收集和分析大量光伏发电数据，利用数据挖掘和机器学习技术，优化光伏系统的设计和运行。结合天气预报和实时能源需求，智能调度光伏发电，实现能源的最优利用。在光伏农业、光伏渔业等新兴应用领域，应用电算技术进行系统设计和优化。利用互联网和大数据技术，建立光伏产品交易平台。

　　数据标准化和平台共享

　　制定标准化的数据接口和协议，确保不同企业、不同系统之间的数据能够无缝对接和交换。构建覆盖“硅料—组件—电站”的全产业链数据信托平台，鼓励企业将非敏感数据上传至平台，实现数据的共享和交换。采用先进的加密技术和匿名化处理方法，确保数据在传输和使用过程中的安全，保护企业和用户的隐私。

　　加强技术研发与产学研融合

　　通过设立专项资金，支持关键技术研发项目，减轻企业的经济负担。提供税收优惠和补贴政策，鼓励企业增加研发投入。推动建立“产学研用”一体化创新体系，深度整合科研机构、高校、企业与应用端资源，形成创新合力，共建光伏智能技术联合实验室，专注于AI 在光伏电池组件智能化生产、检测及运维中的应用研究。

　　加大数智人才培育力度

　　鼓励企业与高校合作，开展专项培养计划、设立定制班、创新班，培养具备AI 技术应用能力的复合型人才。开发在线课程和认证体系，方便从业人员随时随地学习和提升技能。加大宣传力度，通过举办技术交流会、研讨会等形式，提高行业内外对AI 技术的认识，促进技术在光伏产业的普及和应用。建立校企合作的智能光伏人才综合培训和实践基地。

　　（作者单位：四川省统计科学研究所、乐山西部硅材料光伏新能源产业技术研究院）

　　编辑：戚军凯406360404@qq.com

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