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為貫徹落實黨中央、國務院關于發展工業互聯網的決策部署，推動工業互聯網規模化應用，促進工業互聯網與重點產業鏈融合發展，進一步深化工業互聯網在電力行業的融合創新應用，推廣成熟經驗模式，近日，工信部組織制定了《工業互聯網與電力行業融合應用參考指南(2024年)》。其中提到：
數字化技術在發電領域得到了廣泛應用，無論是傳統的火電、水電、核電，還是新興的風電、光伏等可再生能源發電站，都進行了智能化升級。例如，發電設備配備了傳感器和智能控制系統，通過大數據分析和 AI 算法，實現了設備狀態實時監測、故障預判和性能優化，有效提升了發電效率和安全性。同時，數字化還助力了可再生能源發電的精準預測和調度，借助 AI 預測模型，提高了風電、光伏電站的發電量預測精度，有助于解決間歇性能源接入電網的穩定性問題。
分布式光伏集群智能控制。集群智能控制方式，實現對分布式光伏集群的精細管理與優化調度，能夠實時采集并分析每個光伏單元的發電量、環境參數，利用機器學習預測發電趨勢，自動調整逆變器工作狀態，優化最大功率點跟蹤(MPPT)，確保光伏集群高效穩定運行。同時，基于網絡劃分的雙層電壓控制策略，結合集群自治與分布式協調控制，有效緩解局部過電壓或欠電壓問題，減少配電線路損耗，提高并網質量。
戶用光伏智能運維管理。基于工業互聯網的智能運維，實現對戶用光伏系統的全天候遠程監控與主動管理。智能傳感器持續監測光伏板狀態、電流電壓、發電量等關鍵指標，實時數據上傳工業互聯網平臺，通過算法分析不僅能及時發現并定位故障，還能預測潛在問題，自動發送維護提醒。用戶通過手機 APP 即可直觀了解系統運行詳情，遠程控制逆變器等設備，大幅提升運維的便利性和主動性。
區域光伏場站群集中管控。基于工業互聯網的集中管控，實現對區域光伏場站群的遠程監控、智能分析與統一調度。通過部署在各電站的智能傳感器，實時采集光照強度、發電量、設備狀態等關鍵數據，經工業互聯網平臺整合分析，管理者可實時掌握全場站群的運營概況，快速識別并定位問題，甚至通過 AI 算法預測潛在故障，實現預防性維護。這種集中式管理極大提高運維效率，降低運營成本。
光伏電站火災智慧預警。智慧預警方式，實現對電站全方位、實時監控與智能分析。系統能夠24 小時不間斷監測溫度、電流異常、短路征兆等火災前兆，利用 AI 模型即時分析數據，準確識別風險模式，發出早期預警，顯著縮短響應時間。結合遠程監控平臺與移動通訊技術，即時通知相關人員，即使在偏遠地區也能迅速調度消防資源。