近年来，随着光伏电站数量急剧增多，为了提高光伏电站的发电率，电站已由大规模发展转变为大规模运维，电站的运维水平直接决定着发电成本，影响着电站的运营效益和可靠性。公司已建成覆盖场站管理的的集控中心系统平台，提高电站的整体管理水平，虽然现有的信息管理系统在设备监测和管理起到了积极作用，但也暴露设备检测体系有待提高，运维人力不足等方面问题。为解决实际问题，进行智慧化运维方面研究。 本项目共融合4个部分，分别为高压设备状态在线监测系统、智能安防系统、机器人智能巡检系统和综合能源管理系统。每个子系统利用现有高精度、高可靠性的传感器对现场设备各项状态数据进行实时采集再通过高性能通信链路传输至系统服务器内，通过部署在服务器内的算法对海量数据进行处理，最后形成运维报告并给出相应的建议。 研究总体技术线路图 针对特殊环境因素下设备可靠性影响因素（太阳辐射、温度、湿度、降雨、大气压等），研究场站线路及设备状态感知与交互诊断系统，可有效突破传统运检模式制约，提升集电线路及通道状态感知能力、主动预测预警能力、辅助诊断决策能力及集约运检管控能力，通过全过程运维数据的融合分析实现差役化智能运维决策与指挥。准确预测设备隐患/故障，完成设备深度评估, 优化制定检修策略，大幅降低设备停电时间，大幅减少检修资源投入，有效降低设备故障率，提升运维管理水平。 基于光伏场站综合状态在线监测数据为基础，研究应用多维数据融合及可视化技术，为光伏电站设备状态的实时监控、状态评价（健康度、重要度评价）提供支撑，通过设备状态的深层次分析，在线路绝缘老化、状态综合诊断、剩余寿命评估以及相关智能识别分析技术领域的相关技术，建立综合状态感知、离线诊断、性能分析手段的综合全过程设备状态检测与评估体系，实现设备全寿命周期管理，保障设备运行安全。 集控端光伏功率预测可视化系统基于J2EE架构，在新能源公司本部集控中心平台部署一套基于GIS地理信息的网设备状态多维可视化模块，利用三维信息实现全数据融合的设备状态的动态电网图，实现电网设备状态的实时监视和预警，实现“主动式”的预警，同时通过大屏、PC端、移动端进行预警信息的推送，构建电网设备状态风险评估及预警一张