技术介绍
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我们的人工智能项目旨在通过机器学习和先进的表征分析技术，全面提升太阳能电池器件和系统的监测与分析能力。该技术能够在光伏发电的全生命周期内——从生产制造到电站级运营及寿命周期管理——实现可扩展、经济高效且具备实用价值的评估。通过提高能源产量和利用率，同时降低运营成本与风险，我们的解决方案为光伏行业的高效发展提供了有力支持。
技术优势
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我们团队在发光成像技术与机器学习应用领域具备深厚的专业能力。这一独特的技术组合，使我们能够开发创新产品，实现从单个太阳能组件到大规模光伏系统的高效自动化分析。
我们的技术提供了可靠的自动化、可操作性、可扩展性和经济高效的太阳能装置分析方案。通过早期故障检测和性能预测，我们开发的机器学习算法能够帮助显著减少系统停机时间，并提升能源产量预测的精准度，为光伏系统的稳定高效运行提供支持。
重点成果
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我们正与澳大利亚几家大型公用事业级光伏系统资产所有者合作，共同开发基于人工智能的数字平台，旨在优化并自动化光伏系统的运营与维护决策。这一平台为大规模系统的高效管理提供了全新解决方案。
同时，我们与澳大利亚本土的太阳能组件回收公司PV Industries携手开发了一款基于云的智能平台，能够自动化评估已安装组件的质量和风险，为太阳能组件的更换和回收提供优化决策支持。该平台已通过商业太阳能安装的实地组件荧光成像数据集验证，成功生成每个组件的质量评估报告，助力组件更换决策的精确实施。
此外，我们与全球知名的光伏组件供应商晶科能源（Jinko Solar）建立了长期合作关系，深入分析其最新投入使用组件的历史性能衰退情况。基于机器学习算法，我们对未来可能的性能衰退率进行了预测，为提升组件的可靠性和使用寿命提供了重要依据。
