智慧光伏發電信息化系統需求文檔

以下是從產品經理角度撰寫的智慧光伏發電信息化系統需求文檔,聚焦光伏行業痛點與業務價值,遵循標準PRD結構:


智慧光伏發電信息化系統需求文檔

版本:1.0
日期:2025年7月19日
作者:產品經理視角


一、文檔概述

1.1 產品背景

光伏電站運營面臨四大挑戰:

  • 發電損失定位難:組串故障、陰影遮擋等問題人工排查效率低
  • 運維成本占比高:占LCOE(平準化度電成本)超15%
  • 電網調度協同弱:缺乏精準發電預測,罰款風險高
  • 資產收益不透明:融資方難實時監控電站健康度

1.2 產品目標

指標目標值
發電量損失定位時效≤10分鐘
預防性維護覆蓋率≥80%設備
短期發電預測準確率次日預測誤差≤8%(晴天)
資產IRR(內部收益率)透明度動態計算誤差≤1%

二、用戶角色與場景

角色核心場景關鍵需求
電站運維員日常巡檢、故障處理移動端告警推送,AI輔助定位故障組串
運營總監評估電站收益,優化發電策略發電量對標分析,損失根因報告
電網調度員平衡區域新能源波動15分鐘級超短期功率預測
資產管理員電站資產評估與交易實時測算IRR,生成盡調報告
設備供應商遠程診斷設備性能組件衰減率分析,質保預警

三、功能需求定義

3.1 智能監控中心

核心功能矩陣
監控中心
發電全景
設備健康
光功率預測
收益看板
詳細功能說明
模塊功能點業務規則
發電全景- 實時功率曲線(PV曲線)對比理論/實際發電量,偏差>5%標紅
- 組串級IV曲線診斷自動識別“階梯型”曲線(陰影遮擋特征)
設備健康- 逆變器效率熱力圖效率<95%時觸發優化建議
- 組件衰減追蹤對比初始效率,年衰減>0.8%觸發告警
光功率預測- 0-4h超短期預測集成衛星云圖+輻照儀數據,滾動更新
- 發電計劃申報自動生成國網要求格式的96點曲線
收益看板- LCOE動態計算關聯運維成本、發電量、融資利率
- 碳減排統計實時換算CO?減排量(1MWh=0.997噸)

3.2 智能告警與診斷

AI診斷引擎規則
# 偽代碼:組串故障根因分析
if (組串電流突降80% and 相鄰組串正常)if (紅外圖像顯示熱斑) → 診斷結果:組件損壞  elif (灰塵監測儀超標) → 診斷結果:污漬遮擋  else → 啟動無人機巡檢  
告警分級策略
等級場景處置時效
緊急逆變器停機30分鐘響應
重要組串效率<85%4小時處理
提示組件衰減率超標72小時分析

3.3 運維工單管理

閉環流程
現場維修
遠程處理
AI診斷告警
自動生成工單
工單類型
派發至運維APP
觸發逆變器復位
維修記錄上傳
發電恢復驗證
關鍵功能
  • 工單智能分派:根據故障位置、運維員技能等級優化分配
  • AR遠程協作:運維人員佩戴AR眼鏡,專家遠程標注故障點
  • 備件庫存聯動:維修方案自動關聯庫存可用備件

3.4 資產金融管理

功能數據來源輸出價值
實時IRR看板發電量+電價+運維成本動態顯示IRR波動(按小時更新)
融資合規報告設備狀態+發電性能自動生成銀行要求的KPI報告
保險風險評級故障歷史+極端天氣預測輸出保費浮動建議

3.5 電網協同接口

  • AGC/AVC控制:接收電網調度指令,自動調節逆變器功率因數
  • 考核偏差分析:對比預測與實際發電量,計算罰款金額及根因
  • 綠電交易:對接電力交易平臺,申報可售發電量

四、非功能性需求

4.1 性能要求

場景指標
數據采集延遲≤1秒(從設備到平臺)
10萬級組串監控頁面加載<3秒
預測模型計算時效超短期預測≤30秒

4.2 可靠性要求

  • 數據完整性:支持斷點續傳,數據丟失率<0.001%
  • 設備兼容性:覆蓋主流逆變器協議(SunSpec Modbus, IEC 61850)
  • 可用性:≥99.9%(金融級資產模塊)

4.3 安全要求

層面措施
數據安全光伏數據AES-256加密,敏感操作區塊鏈存證
操作安全電網控制指令需雙重生物認證
合規性滿足《光伏電站監控系統技術規范》(GB/T 31366)

五、關鍵業務指標(KPI)

  1. 發電量提升:通過精準診斷提升PR(性能比)≥3%
  2. 運維成本降低:預防性維護減少故障停機30%
  3. 電網罰款規避:預測準確率提升使罰款減少≥50%
  4. 資產融資溢價:IRR透明度提升加速融資審批20%

六、版本規劃

版本時間核心功能商業價值
V1.02025 Q4基礎監控+AI診斷+工單管理降低25%運維人力成本
V2.02026 Q2光功率預測+AGC控制+IRR看板減少電網罰款,提升電站估值
V3.02026 Q4組件回收評估+碳資產交易+數字孿生開辟碳匯收益新增長點

七、附錄

  • 技術依賴
    • 氣象數據源:ECMWF(歐洲中期預報中心)
    • AI框架:PyTorch(IV曲線診斷)+ Prophet(發電預測)
  • 競品參考
    • 華為FusionSolar:強在逆變器協同優化
    • 阿里光伏云:側重資產金融化
  • 成本測算
    • 100MW電站系統部署成本:≤電站總投資1.2%

產品設計核心理念
發電側:用AI診斷替代人工巡檢,揪出每一度損失的電量
電網側:通過預測精度避免“棄光限電”,減少罰款
資產側:透明化IRR波動,讓光伏電站成為“可交易的數字資產”

此文檔可作為光伏電站業主、運維服務商及開發團隊的需求基準,后續需結合具體電站規模(分布式/集中式)細化數據采集方案。

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