Wang Zhen, président d'Optel : L'IA ouvre la voie à l'innovation dans les tests photovoltaïques

Atelier de fabrication d'équipements Optai Photo fournie par l'entreprise

Optech, située dans le parc logiciel Tiandi, dans le district de Putuo, à Shanghai, est une société cotée à la Bourse de Pékin qui se concentre sur l'industrie photovoltaïque et dont le cœur est un système d'inspection visuelle par IA permettant des solutions. Wang Zhen, président de la société, a récemment déclaré dans une interview exclusive avec un journaliste du China Securities Journal qu'en tant que première société de tests photovoltaïques intelligents du secteur à intégrer des logiciels et du matériel, la société a accumulé une quantité considérable de données d'image pour former et développer de meilleurs modèles d'IA. Une fois terminé le développement de l'exploitation et de la maintenance intelligentes des centrales photovoltaïques dans la deuxième courbe de croissance, la société lancera un nouveau modèle de facturation des services et partagera avec les clients les réalisations en matière d'intelligence numérique de l'IA. champs photovoltaïques.

Présentation de l'IA pour résoudre les problèmes de l'industrie

Dans le contexte d'une transformation énergétique mondiale accélérée, la demande de production de masse de produits photovoltaïques a augmenté, et les équipements de test photovoltaïques doivent également être capables de tester et de traiter des lots à grande échelle. Cependant, les méthodes d'inspection manuelle utilisées dans l'industrie traditionnelle de l'inspection photovoltaïque sont devenues un goulot d'étranglement limitant l'efficacité de la production et la qualité des produits photovoltaïques.

Il est entendu que puisque l'efficacité, la rapidité et la précision de l'inspection manuelle dépendent du jugement subjectif de l'inspecteur, le recours à l'inspection manuelle dans la production de produits photovoltaïques entraînera une baisse de l'efficacité globale de la production et du taux de rendement des composants. fabricants Dans le même temps, en raison de la nécessité d'un grand nombre de personnel d'inspection, le coût de la main-d'œuvre pour la production des composants augmente encore.

En tant que vétéran profondément impliqué dans l'industrie des tests photovoltaïques depuis plus de dix ans, Optai est bien conscient des points faibles de cette industrie. Wang Zhen a déclaré aux journalistes qu'en 2017, la société avait décidé d'introduire la technologie de vision artificielle IA dans l'inspection photovoltaïque, grâce au système de détection visuelle des défauts, elle pouvait réaliser une inspection par lots, stable et précise des produits photovoltaïques, réduire les coûts de main-d'œuvre pour les fabricants de composants et améliorer. efficacité de production.

Mais la logique de remplacement en apparence simple est très difficile à mettre en œuvre. Wang Zhen a déclaré franchement : « Un module d'une superficie de 1 mx 2 m peut présenter plus de 100 défauts. Si l'IA est utilisée pour remplacer complètement l'inspection manuelle, en cas d'inspection manquée, le risque et la responsabilité d'une telle perte ne seront pas facile à définir, donc au début, les entreprises ne s'intéressaient pas à l'IA. L'attitude est plus prudente. »

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Afin de gagner la confiance des clients, Optai a créé une équipe dédiée en 2019 pour effectuer le déploiement sur site des équipements dans l'usine de base LONGi Green Energy Chuzhou du client. "Nous avons vérifié le modèle d'IA pour chaque équipement. Il a fallu plus d'un an pour passer d'un équipement à une ligne de production, d'un atelier à une base. Jusqu'en octobre 2020, l'usine 10GW de Chuzhou Longi a entièrement déployé OPPO Apparence des composants Tai Produit de détection EL (électroluminescence)-AI. " Se souvenant de cet événement passé, Wang Zhen ne put s'empêcher de soupirer.

À l'heure actuelle, la solution globale d'IA d'Optei a été largement utilisée dans des applications matures et à grande échelle dans des entreprises leaders mondiales dans l'expédition de modules photovoltaïques telles que Longi Green Energy, JA Solar, JinkoSolar et Canadian Solar. Wang Zhen a déclaré que la qualité du modèle d'IA n'est que la première étape et une condition de base. De plus, le développement de logiciels système est également nécessaire et peut résister aux tests à long terme de la chaîne de production. Seuls de tels produits d'IA peuvent être mis en production et atteindre l'objectif d'amélioration de la qualité et d'économie de main d'œuvre.

Des données massives pour créer d'excellents modèles d'IA

Les données, la puissance de calcul et les algorithmes sont les trois éléments centraux de l'IA. Parmi eux, les données sont équivalentes au « flux » de l'algorithme de l'IA. L'apprentissage supervisé et l'apprentissage semi-supervisé dans l'apprentissage automatique doivent être formés avec des données étiquetées. Ce n'est qu'après une grande quantité de formation et couvrant autant de scénarios que possible qu'un bon modèle peut être obtenu. Le même principe s’applique aux tests photovoltaïques.

En tant que première société de tests photovoltaïques du secteur à intégrer des logiciels et du matériel, Optai a élargi sa part de marché en déployant entièrement des équipements de test de matériel sur le marché client. Tous les clients de composants d'origine ont des interfaces système d'IA réservées. "Les clients sont prêts à nous fournir des données sur les défauts pour former des modèles, et de meilleurs modèles peuvent également aider les clients à continuer d'améliorer l'efficacité de la détection et les taux de reconnaissance", a déclaré Wang Zhen.

Plus précisément, les données d'image des défauts Optai sont fournies sur site par le client, en utilisant le programme technologique de nettoyage et d'amélioration des données de défauts photovoltaïques écrit indépendamment par le personnel technique de base de l'entreprise, et en utilisant la formation et le raisonnement du modèle d'IA pour améliorer l'efficacité de mises à jour des algorithmes. Nettoyage par lots et modification des données erronées contenues dans des ensembles de données à grande échelle. Utilisez la technologie d’amélioration des échantillons de défauts pour extraire davantage de fonctionnalités pour la formation du modèle, rendant ainsi l’ensemble de données plus précis et les échantillons de défauts plus riches. Par conséquent, sous le même ensemble de données, la précision de la reconnaissance est améliorée. Dans le même temps, cette technologie peut améliorer considérablement l’efficacité de l’étiquetage des défauts.

Le prospectus de cotation d'Optech montre que les principaux fabricants de composants ont rapidement augmenté leurs exigences en matière de taux d'échec de détection, passant de moins de 3 % en 2017 à moins de 1 % en 2019, à moins de 0,1 % en 2021. . L’indicateur du taux d’erreur d’évaluation a également augmenté progressivement, passant de moins de 5 % en 2017 à moins de 2 % en 2021. Le taux de rendement aval est progressivement passé de 90 % en 2017 à 99,90 % en 2021.

Avec la prise en charge d'une formation massive de données et d'images, Optai peut mettre à jour dynamiquement la capacité d'échantillon et les données d'image, former et optimiser en continu le modèle d'IA, et « l'effet volant » devient de plus en plus évident. Wang Zhen a déclaré aux journalistes : « Bien que l'industrie soit progressivement de plus en plus intégrée au matériel et aux logiciels, de nombreuses entreprises d'équipement qui fabriquaient du matériel forment des équipes pour faire de l'IA, et de nombreuses entreprises qui fabriquaient des logiciels d'IA recherchent une coopération avec des sociétés d'équipement matériel. , mais nous avons été les premiers à lancer Layout, les données accumulées au cours de ce processus constituent l’avantage d’Optel en tant que premier arrivé. »

Du point de vue de la performance financière, au cours des trois dernières années, le bénéfice d'exploitation du système d'inspection visuelle des défauts Optai a augmenté rapidement, passant de 5,1177 millions de yuans en 2020 à 32,9913 millions de yuans en 2022, et la proportion des revenus est passée de 5,43 % à 24,81. %. Au cours des deux dernières années, la marge bénéficiaire brute annuelle dépasse 80 %.

Dessinez la deuxième courbe de croissance

Avec la pénétration rapide de l'IA, du big data, du cloud computing et d'autres technologies dans le domaine photovoltaïque, le plan de développement pour l'exploitation et la maintenance intelligentes des centrales photovoltaïques se dévoile lentement. Optai a choisi d'en faire la deuxième courbe de croissance et de lancement de l'entreprise. L'intelligence artificielle cloud basée sur la plate-forme SaaS. Les services d'analyse de données intelligentes comprennent la collecte et l'analyse de données liées à l'exploitation et à la maintenance des drones infrarouges, EL et autres centrales électriques.

Il est entendu que des défauts tels que l'ombrage de l'apparence du module et les fissures EL provoqueront la formation de points chauds sur le module, ce qui peut entraîner de graves accidents d'incendie. De plus, cela entraînera également une baisse de puissance du module, affectant les revenus. niveau de la centrale électrique. Par conséquent, « l'examen physique » des centrales photovoltaïques est très important, en particulier pour les centrales électriques de surface, les centrales électriques de montagne et les centrales électriques BIPV/sur toit. En raison des restrictions du terrain, l'inspection manuelle est difficile et seuls des drones peuvent être utilisés.

Cependant, actuellement, les drones ne peuvent détecter que l'infrarouge et l'apparence. La pièce EL avec le taux de défaillance des composants le plus élevé ne peut être photographiée que pièce par pièce avec un EL portable, et les photos défectueuses sont examinées manuellement une par une, ce qui est extrêmement inefficace. Wang Zhen a déclaré que la croisière automatique du drone Optai, sa mise au point automatique précise et son imagerie EL haute définition peuvent cartographier avec précision les images bidimensionnelles capturées sur le terrain et les reliefs tridimensionnels réels, permettant un examen physique complet de l'EL, de l'infrarouge et de l'apparence. , améliorant considérablement l’efficacité des inspections.

La plate-forme cloud de la centrale électrique Optai est basée sur l'architecture SaaS. Grâce au cloud computing et au déploiement du cloud, les opérateurs de centrales électriques et les parties chargées de la maintenance peuvent télécharger des images à tout moment et en tout lieu pour la déduction cloud par l'IA. Elle n'est pas soumise aux restrictions du site ni à l'efficacité des défauts. le dépistage est grandement amélioré. Une fois l'analyse de l'image terminée, il peut être cliqué pour émettre un rapport et afficher l'aperçu de l'ensemble de la zone, les détails des zones locales et l'analyse statistique des défauts.

« À l'heure actuelle, l'inspection photovoltaïque basée sur l'IA n'a terminé que le travail préliminaire, qui consiste à trouver les défauts puis à les classer. À mesure que l'ampleur des données continue de s'accumuler, il est particulièrement important d'analyser ces données et même de produire des rapports d'analyse d'inspection. " Wang Zhen a déclaré aux journalistes : " Par exemple, l'IA peut analyser les défauts pour découvrir la cause du problème ou le retracer jusqu'à un certain lien/équipement de production, permettant aux entreprises de procéder à une série d'optimisations et d'ajustements de la production et des opérations en fonction de ça. »

Wang Zhen a déclaré qu'à l'avenir, nous prévoyons de développer un système d'aide à la décision par l'IA basé sur les données existantes et de partager les réalisations en matière d'intelligence numérique du photovoltaïque basé sur l'IA avec les clients en aval.

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