太陽能可能是當今增長最快的可再生能源之一，但它也有其局限性。關鍵是，與許多其他能源不同，太陽能不能全天候運行。太陽能發電站受制于白天所需的日照時間。光伏（PV）電池仍然受到其技術的限制，即需要陽光來創造電力。僅僅是這一現實就需要任何可行的手段來減少運營和維護（O&M）成本。

進入預測性維護（PdM）。預測性維護能夠通過利用人工智能（AI）的指數級能力，持續、實時地評估運營數據。它是預測結果的維護。因此，它可以確保提前預測潛在的故障或失效。這最大限度地減少了不可預見的或突然發生的故障的風險，從而減少了停機時間和凈運行和維護成本。自主機器人已經在太陽能設施的預測性維護中發揮了關鍵作用。

太陽能發電站的維護問題

在沒有機器人的情況下，與維護有關的危險和風險是非常大的，而且會在太陽能發電站升級。勞動力是這些設施的一個高風險因素。太陽能發電站傳統上使用工人團隊來檢查或維護太陽能設施。但這是一項非常勞力密集、耗時的工作，尤其是太陽能發電站通常占地數英畝的土地。

派遣工人去通常位于偏遠地區的太陽能發電站進行檢查和維護工作還有進一步的風險。途中的道路可能很危險，而且始終存在著車輛事故的風險。惡劣或極端的天氣條件，如酷暑、降雨或降雪，會進一步影響太陽能發電站的工作條件。在太陽能發電站進行的工作可能是危險的，有潛在的風險，如觸電。此外，與任何工業設施一樣，任務可能是枯燥和重復的，有可能導致昂貴的錯誤。

除了勞動之外，還有一系列與太陽能設施的資產有關的危險和風險。由于灰塵、微粒物質和其他碎片，太陽能電池板會很快變臟。電池板也可能被植被阻擋，無論是倒下的還是雜草叢生的。電池板內的多個太陽能電池可能會短路，也可能會出現褐色和變色的情況。

其他可能導致停機的設備相關危險包括有缺陷的跟蹤器、變壓器泄漏、損壞的逆變器、斷裂的管道和損壞的匯流箱，僅舉幾例。由于野生動物的入侵或人員的非法進入，也可能發生周邊破壞。這些漏洞可能導致設備的嚴重損壞或被盜，包括面板部件和電纜。

預測性維護是提高太陽能發電站性能的驅動力

對于一個有內在不活躍期的行業來說，好消息是，技術已經變得越來越便宜，特別是在組件/資產和安裝成本方面。國家可再生能源實驗室（NREL）在2021年發布的報告中證實了這一點。預測性維護可以幫助太陽能行業進一步利用這些令人鼓舞的成本節約，并通過更有效、更智能的維護和檢查制度來節省相關的運行和維護成本。

與安裝有關的成本確實是當今太陽能行業的首要支出。然而，隨著行業的成熟和大多數設施的建成，運行和維護成本將占主導地位。這些成本中的大部分將與資產有關。例如，據估計，在未來十年，幾乎50%的運行和維護成本將用于維修，如更換逆變器。隨著老化的太陽能基礎設施越來越多地需要維護以覆蓋零件，人工智能增強的數據分析將變得非常有價值。考慮到到2030年，僅美國的太陽能裝置預計將花費35億美元的運行和維護成本，亞太地區預計將占57億美元。

自主機器人案例

自主機器人可以成為實現數據驅動和真正預測性維護制度的一個組成部分。光伏面板就是一個很好的例子。考慮一個芬蘭案例研究甚至可以說，“預測性維護的最終目標是識別出故障的光伏面板”。這個基本原理是太陽能電池板產生能量的效率與電池板接收到的太陽輻照度及其轉換所述能量的能力成正比。故障面板顯然會破壞太陽能技術的基本屬性（和局限性）。自主地面機器人可以在面板和陣列下方進行檢查和狀態監測，以降低這種風險。這種與面板相關的狀態監控的具體示例包括使用紅外線檢測有缺陷的面板，以及檢查連接面板螺栓。

在其他情況下，自主機器人可以作為綜合預測性維護制度的一部分用于太陽能發電站資產。例如，他們可以檢查外殼和貨架系統外部的腐蝕情況，以及檢測可能被捆綁、懸掛或斷開連接的電纜。它們還可以臨時部署，以分析由于天氣、植被、電氣短路或動物或人的入侵等不可預見的外部因素可能造成的任何損害，僅舉幾個可能的場景。重要的是，自主機器人可以頻繁監控所有太陽能電池板和工作臺/陣列，而不是僅檢查或監控樣本范圍，這在非機器人、人工檢查中是常態。

此外，與最專業的檢查團隊進行的任何檢查相比，地面機器人可以更有效地進行所有這些檢查和監控，成本更低，勞動力相關投入也更少。無人機在空中檢查和監控方面也非常有幫助。例如，它們可用于太陽能電池板的俯視檢查，其優勢是能夠比人工檢查更快、更有效地檢測缺陷和故障。

太陽能發電站的其他自主機器人案例

其他不直接針對資產的維護任務也可以由自主機器人承擔。地面機器人的這些任務包括檢查陣列下是否有動物出沒的跡象。監測太陽能電池陣列底部附近的地面侵蝕尤為重要，因為地面侵蝕會破壞太陽能電池陣列和支架的穩定性，從而使面板處于危險之中。

植被維護是任何地面太陽能電站的另一個重要維護因素，市場上已經有許多割草和植被監測機器人。面板清潔機器人的價值不可估量，因為它們能夠自主承擔任何太陽能發電場中勞動強度最大、最乏味的任務。所有這些技術的一個令人興奮的方面是，自主機器人和無人機的結合可以促進生態系統，從而促進太陽能裝置的預測性維護。

該技術正在加速發展。如今，資產所有者正在采用以站點為中心的自主檢查模型，該模型可以快速輕松地創建數字孿生，從而可以使用物理安裝的精確數字副本或“孿生”來獲得維護洞察力。可以使用數字孿生對太陽能發電場的資產、設備、流程和系統進行分析甚至遠程監控，特別是通過數據異常測試潛在故障。

太陽能每千瓦時的價格穩步下降，但其技術相關的局限性依然存在。通過自主檢查進行預測性維護是彌合停機造成的“功率曲線”的絕佳方式。它不僅為太陽能發電站節省了成本，而且肯定會通過提高運營的安全性和效率來繼續改變行業。