-
首页
-
技术与产品
- 智能硬件
- 工业互联
- ꁇ 边缘网关
- ꁇ LoRaWAN组网
- ꁇ 电力线载波通讯模组
- 电力
- ꁇ 一键顺控装置
- ꁇ 底盘车物联网控制器
- ꁇ 机械特性监测装置
- ꁇ 低压综保控制模块
- 智能硬件
- 新能源
- ꁇ 清洁机器人控制器
- ꁇ 逆变器数据采集网关
- ꁇ 红外抄表采集装置
- ꁇ 储能EMS管理机
- ꁇ 就地显示屏
- 平台软件
- ꁇ 成套设备在线监测平台
- ꁇ 智能开关柜专家诊断系统
- ꁇ 母线槽智能在线监测平台
- ꁇ 光伏清洁机器人远程运维平台
- ꁇ 光伏电站远程运维平台
- ꁇ 新型储能管理系统EMS
- AI智能体
- ꁇ 智能画图机器人
-
解决方案
- 新能源
- “无人值守”光伏电站智能运维解决方案
- 光伏清洁机器人智能控制和运维解决方案
- 光伏柔性支架在线监测物联网解决方案
- 场站光伏组件缺陷现场检测解决方案
- 新型储能管理系统(EMS)解决方案
- 直流电源屏在线监测解决方案
- 电力
- 成套开关柜在线监测物联网解决方案
- 中低压电气设备智能化升级解决方案解决方案
- 多模态智能感知、一键顺控专家系统
- 真空断路器智能化解决方案
- 操作机构机械特性物联网软硬件一站式解决方案
- 母线槽智能在线监测解决方案
- 低压综保模块智能解决方案
- 工地临时配电箱在线监测物联网解决方案
- 机械装备
- 智慧供暖全景运营物联网解决方案
- 变频器物联网软硬件一站式解决方案解决方案
- 水泵物联网软硬件一体化解决方案
- 科研仪器在线监测物联网解决方案
- 智能割草机远程控制物联网解决方案
- 工业缝纫机物联网解决方案
- 电梯空调远程监控物联网解决方案
- 码头卸船机远程运维物联网解决方案
- 锯床在线监测物联网解决方案
- 矿山机械远程运维物联网解决方案
-
成功案例
- 电力
- 新能源
- 机械装备
-
新闻中心
- 公司新闻
- 行业新闻
-
关于我们
- 公司简介
- 联系方式
- 加入我们
- 咨询服务
-
首页
-
技术与产品
- 智能硬件
- 工业互联
- ꁇ 边缘网关
- ꁇ LoRaWAN组网
- ꁇ 电力线载波通讯模组
- 电力
- ꁇ 一键顺控装置
- ꁇ 底盘车物联网控制器
- ꁇ 机械特性监测装置
- ꁇ 低压综保控制模块
- 智能硬件
- 新能源
- ꁇ 清洁机器人控制器
- ꁇ 逆变器数据采集网关
- ꁇ 红外抄表采集装置
- ꁇ 储能EMS管理机
- ꁇ 就地显示屏
- 平台软件
- ꁇ 成套设备在线监测平台
- ꁇ 智能开关柜专家诊断系统
- ꁇ 母线槽智能在线监测平台
- ꁇ 光伏清洁机器人远程运维平台
- ꁇ 光伏电站远程运维平台
- ꁇ 新型储能管理系统EMS
- AI智能体
- ꁇ 智能画图机器人
-
解决方案
- 新能源
- “无人值守”光伏电站智能运维解决方案
- 光伏清洁机器人智能控制和运维解决方案
- 光伏柔性支架在线监测物联网解决方案
- 场站光伏组件缺陷现场检测解决方案
- 新型储能管理系统(EMS)解决方案
- 直流电源屏在线监测解决方案
- 电力
- 成套开关柜在线监测物联网解决方案
- 中低压电气设备智能化升级解决方案解决方案
- 多模态智能感知、一键顺控专家系统
- 真空断路器智能化解决方案
- 操作机构机械特性物联网软硬件一站式解决方案
- 母线槽智能在线监测解决方案
- 低压综保模块智能解决方案
- 工地临时配电箱在线监测物联网解决方案
- 机械装备
- 智慧供暖全景运营物联网解决方案
- 变频器物联网软硬件一站式解决方案解决方案
- 水泵物联网软硬件一体化解决方案
- 科研仪器在线监测物联网解决方案
- 智能割草机远程控制物联网解决方案
- 工业缝纫机物联网解决方案
- 电梯空调远程监控物联网解决方案
- 码头卸船机远程运维物联网解决方案
- 锯床在线监测物联网解决方案
- 矿山机械远程运维物联网解决方案
-
成功案例
- 电力
- 新能源
- 机械装备
-
新闻中心
- 公司新闻
- 行业新闻
-
关于我们
- 公司简介
- 联系方式
- 加入我们
- 咨询服务
【轨物方案】轨物科技“AI增效”管家的AI算法如何量化3--5-的收益？
轨物科技认为，分布式光伏电站的本质 是一项长达 25 年的能源金融资产，其核心价值在于现金流的“稳定性”与“确定性”。然而，电站自建成起就在经历“熵增”过程——设备老化、2G 退网失联、账目模糊以及随之而来的安全风险。
我们的使命是利用 AIoT 技术，通过“不动电气、微创技改”的方式为电站注入“负熵”，将模糊的运行状态转化为精确的数字化决策，确保资产收益的确定性。
轨物科技始终坚持从第一性原理出发去审视光伏资产。电站的本质是长周期的现金流模型，而所谓的“止损增效”，核心在于将原本模糊的“发电量流失”转化为精确的“数字化财务决策”。
我们的AI算法之所以能明确量化并找回那3%-5%的消失收益，主要通过以下四个技术维度实现的闭环审计：
传统的监控系统仅能像“体温计”一样告知设备是否在线（在线/离线），却无法诊断“慢性病”。
· I-V曲线指纹识别：依托杭州电子科技大学·AIoT联合实验室的深度学习模型，算法可以远程进行I-V曲线“云扫描”，识别出组件积灰、隐裂、热斑、二极管击穿等10余种亚健康状态。
· 精准定性：AI不再仅仅上报一个模糊的故障，而是能够区分“云层偶发遮挡”与“建筑/植被固定遮挡”，从而精准定位损耗源头。
量化的基础在于对比。我们利用算法在相同光照条件下进行横向对标。
· 散点图定位：系统会自动绘制离散率散点图，纵坐标为等效利用小时数（归一化功率）。正常的组串会聚集在紧密的带状区域，而效率偏低15%以上的孤立点会被算法自动高亮标记为“异常组串”。
· 发现“偷懒”资产：通过这种对标，算法能瞬间发现那些虽然“活着”但并未“全力赚钱”的资产，避免了传统人工巡检的盲目性。
数据如果不转化为决策就没有价值。AI算法通过“损失计算器”功能，将技术层面的效率下降直接翻译成业主能听懂的“钱”。
· 实时量化：当AI识别出灰尘遮挡导致效率下降3%时，后台会自动结合当前电价和光照数据计算出结果，例如：“今日因灰尘遮挡损失发电量15kWh ≈ ¥12.50”。
· 动态策略（Soiling Logic）：AI结合降雨预测与积尘损失模型，不再执行机械的定期清洗，而是给出收益最大化的清洗时间建议，确保清洗投入低于发电增益，从而锁定增量收益。
· 维修前后对标：在智能工单系统中，当运维人员对AI指出的低效组串进行消缺（如清洗或更换组件）后，系统会自动对比维修前后的发电数据。只有确认发电效率得到实质性提升，该工单才会被允许结案。
· 收益锁定：通过这种闭环审计，我们确保了那3%-5%的收益不是实验室的理论推演，而是实打实回归到业主的账本真值中。
总结逻辑：我们用红外抄表锁定物理真值，用AI算法扫描隐形病灶，用离散率分析定位差生，最后用ROI看板呈现资产价值的确定性。 这就是我们敢于承诺“配置一项自带干粮的增值资产”的技术底气。
