全球首例人工智慧預測太陽能模組清洗 多賺17%發電財
台灣目標在2025年推行非核家園，因此太陽能光電案場近來快速發展，去年的成長率更達到48%，在大家目標都還在不斷衝高太陽光電裝置容量之時，來自台灣大學資工系的團隊慧景科技更近一步研發出全球首例運用人工智慧提升發電效益軟體，利用所有發電資料加上氣象預報和模組清洗價格，推薦在長期室外的模組最佳清洗時間點，與傳統一年清洗兩次的「老師傅經驗」相比，至少可增加17%到19％發電收益。
太陽能模組長期放在室外，導致落塵、髒污覆蓋在太陽能版上，進而影響發電效率，而落塵的影響是漸進式的，即便是有裝設太陽能監控系統，以人工查詢也不易發現。一般的業主都是在好幾個月後，才驚覺發電收益好像不如預期，但也無法推論原因，最後都是以「可能之前天氣不好、日照不足」作結。慧景科技董事長張維均表示，在再生能源發展較完整的國家，像是德國、日本，都已經在思考如何避免不必要的電力浪費，追求電量產能最大化; 而影響太陽能發電的維度眾多，像是天氣、逆變器轉換效率、模組方位、線損、模組髒污等等都會影響發電，這樣高維度、多變因的資料，就非常適合利用AI來做自動分析，並且以手機推播提供給業主，提醒業主什麼時間點去清洗模組能達到最大效益。
以真實案例來說，一個裝置容量487瓩的太陽光電案場，利用人工智慧推薦清洗模組，扣除清洗的費用後，半年的發電收益可達$1,039,061元，如果該案場只是例行性半年清洗一次，收益只有$887,362元，兩者相差15萬1千元。如果案場較大，人工智慧還可以精細到推薦案場中哪一個區域需要清洗多次，哪些區域不需要，調整清洗策略，可再提升2%的收益，與傳統相比相差16萬8千元。
Nvidia AI Lab計畫主持人、台灣大學資工系徐宏民教授指出，台灣的AI人才質量兼具，但像是他的優秀學生多半也都「外移」，主因之一是海外應用AI的產業像是網路、通訊、電商，相對發展較早、較為蓬勃，因此需才孔亟。而對於台灣來說，過去在國際上較為有競爭力的產業像是傳產、工業，如果能專注在「提升產能、效率和安全」導入AI應用上，對於台灣整體產業發展，將帶來革命性的轉變與提升，也能擴大市場留下人才; 舉例而言，日前815全台大停電事件後，各電廠還陸續傳出機組不堪負荷零星故障事件，全台籠罩在限電危機之中，人為疏失只是最後一根停電的稻草，如果系統能預測機組在多久的未來即將達到臨界值，及早進行預防性維修(predictive maintenance)，再面臨危機時，才有可能做更好的電力產能調配。
另外，台灣太陽能電站越蓋越多，如何管理也是一大課題，以智能軟體思維出發的慧景科技，與太陽能光電產業的廠商的思維就相當不一樣。張維均說，智能技術要能夠幫助管理更自動、有效率，舉例來說，營運的人員不應該自己去看數據、看報表，而是必須利用更聰明的方式，像是人工智慧，自動將分析過的訊息推播到營運人員的手機上，並且告訴他，應該要去哪個電廠、解決什麼問題，才能在這高速發展的產業中，保有最大競爭力
