太阳能可能是当今增长最快的可再生能源之一，但它也有其局限性。关键是，与许多其他能源不同，太阳能不能全天候运行。太阳能发电站受制于白天所需的日照时间。光伏（PV）电池仍然受到其技术的限制，即需要阳光来创造电力。仅仅是这一现实就需要任何可行的手段来减少运营和维护（O&M）成本。
进入预测性维护（PdM）。预测性维护能够通过利用人工智能（AI）的指数级能力，持续、实时地评估运营数据。它是预测结果的维护。因此，它可以确保提前预测潜在的故障或失效。这最大限度地减少了不可预见的或突然发生的故障的风险，从而减少了停机时间和净运行和维护成本。自主机器人已经在太阳能设施的预测性维护中发挥了关键作用。
太阳能发电站的维护问题
在没有机器人的情况下，与维护有关的危险和风险是非常大的，而且会在太阳能发电站升级。劳动力是这些设施的一个高风险因素。太阳能发电站传统上使用工人团队来检查或维护太阳能设施。但这是一项非常劳力密集、耗时的工作，尤其是太阳能发电站通常占地数英亩的土地。
派遣工人去通常位于偏远地区的太阳能发电站进行检查和维护工作还有进一步的风险。途中的道路可能很危险，而且始终存在着车辆事故的风险。恶劣或极端的天气条件，如酷暑、降雨或降雪，会进一步影响太阳能发电站的工作条件。在太阳能发电站进行的工作可能是危险的，有潜在的风险，如触电。此外，与任何工业设施一样，任务可能是枯燥和重复的，有可能导致昂贵的错误。
除了劳动之外，还有一系列与太阳能设施的资产有关的危险和风险。由于灰尘、微粒物质和其他碎片，太阳能电池板会很快变脏。电池板也可能被植被阻挡，无论是倒下的还是杂草丛生的。电池板内的多个太阳能电池可能会短路，也可能会出现褐色和变色的情况。
其他可能导致停机的设备相关危险包括有缺陷的跟踪器、变压器泄漏、损坏的逆变器、断裂的管道和损坏的汇流箱，仅举几例。由于野生动物的入侵或人员的非法进入，也可能发生周边破坏。这些漏洞可能导致设备的严重损坏或被盗，包括面板部件和电缆。
预测性维护是提高太阳能发电站性能的驱动力
对于一个有内在不活跃期的行业来说，好消息是，技术已经变得越来越便宜，特别是在组件/资产和安装成本方面。国家可再生能源实验室（NREL）在2021年发布的报告中证实了这一点。预测性维护可以帮助太阳能行业进一步利用这些令人鼓舞的成本节约，并通过更有效、更智能的维护和检查制度来节省相关的运行和维护成本。
与安装有关的成本确实是当今太阳能行业的首要支出。然而，随着行业的成熟和大多数设施的建成，运行和维护成本将占主导地位。这些成本中的大部分将与资产有关。例如，据估计，在未来十年，几乎50%的运行和维护成本将用于维修，如更换逆变器。随着老化的太阳能基础设施越来越多地需要维护以覆盖零件，人工智能增强的数据分析将变得非常有价值。考虑到到2030年，仅美国的太阳能装置预计将花费35亿美元的运行和维护成本，亚太地区预计将占57亿美元。
自主机器人案例
自主机器人可以成为实现数据驱动和真正预测性维护制度的一个组成部分。光伏面板就是一个很好的例子。考虑一个芬兰案例研究甚至可以说，“预测性维护的最终目标是识别出故障的光伏面板”。这个基本原理是太阳能电池板产生能量的效率与电池板接收到的太阳辐照度及其转换所述能量的能力成正比。故障面板显然会破坏太阳能技术的基本属性（和局限性）。自主地面机器人可以在面板和阵列下方进行检查和状态监测，以降低这种风险。这种与面板相关的状态监控的具体示例包括使用红外线检测有缺陷的面板，以及检查连接面板螺栓。
在其他情况下，自主机器人可以作为综合预测性维护制度的一部分用于太阳能发电站资产。例如，他们可以检查外壳和货架系统外部的腐蚀情况，以及检测可能被捆绑、悬挂或断开连接的电缆。它们还可以临时部署，以分析由于天气、植被、电气短路或动物或人的入侵等不可预见的外部因素可能造成的任何损害，仅举几个可能的场景。重要的是，自主机器人可以频繁监控所有太阳能电池板和工作台/阵列，而不是仅检查或监控样本范围，这在非机器人、人工检查中是常态。
此外，与最专业的检查团队进行的任何检查相比，地面机器人可以更有效地进行所有这些检查和监控，成本更低，劳动力相关投入也更少。无人机在空中检查和监控方面也非常有帮助。例如，它们可用于太阳能电池板的俯视检查，其优势是能够比人工检查更快、更有效地检测缺陷和故障。
太阳能发电站的其他自主机器人案例
其他不直接针对资产的维护任务也可以由自主机器人承担。地面机器人的这些任务包括检查阵列下是否有动物出没的迹象。监测太阳能电池阵列底部附近的地面侵蚀尤为重要，因为地面侵蚀会破坏太阳能电池阵列和支架的稳定性，从而使面板处于危险之中。
植被维护是任何地面太阳能电站的另一个重要维护因素，市场上已经有许多割草和植被监测机器人。面板清洁机器人的价值不可估量，因为它们能够自主承担任何太阳能发电场中劳动强度最大、最乏味的任务。所有这些技术的一个令人兴奋的方面是，自主机器人和无人机的结合可以促进生态系统，从而促进太阳能装置的预测性维护。
该技术正在加速发展。如今，资产所有者正在采用以站点为中心的自主检查模型，该模型可以快速轻松地创建数字孪生，从而可以使用物理安装的精确数字副本或“孪生”来获得维护洞察力。可以使用数字孪生对太阳能发电场的资产、设备、流程和系统进行分析甚至远程监控，特别是通过数据异常测试潜在故障。
太阳能每千瓦时的价格稳步下降，但其技术相关的局限性依然存在。通过自主检查进行预测性维护是弥合停机造成的“功率曲线”的绝佳方式。它不仅为太阳能发电站节省了成本，而且肯定会通过提高运营的安全性和效率来继续改变行业。