第一，設備廠來牽頭的運維方案，例如逆變器廠開發(fā)了組串IV測量，它可以快速了解光伏電廠組串級質(zhì)量的狀況。第二，就是像QELabs這樣用無人機來進行在某一個時間點，來進行監(jiān)測。第三，這些智能運維的軟件公司，例如說遠景集團，它投入實時檢測逆變器的數(shù)據(jù)或則是發(fā)電數(shù)據(jù)，通過AI算法找到那里有問題，但是及時反饋給運維人員。
這三種技術有可能作為一個打包的智能運維工具包，來為電廠住戶提供整合的服務。
除光伏領域外，王巖博士也探討了自己對于風電無人機巡檢挑戰(zhàn)的想法，挑戰(zhàn)主要來自兩方面：風電樣本數(shù)少，造成機器學習的確切度達不到這么高，另一個方面就是，風電無人機檢查須要攻破在風機正常運轉的情況下完成檢查的困局。
風電功率預測：大賢科技
來自風電功率預測領域的大賢科技創(chuàng)始人錢勝利，介紹了大賢科技是如何借助氣象預測還有團隊研制的多種數(shù)字技術，為新能源行業(yè)創(chuàng)造價值。錢勝利重點介紹了大賢科技的功率預測技術。
在預測技術運用很廣泛的明天，錢勝利表示之前氣象模型的改進是行業(yè)內(nèi)研究的重點。現(xiàn)今研究更多是在氣象模型之外，通過機器學習的方法，盡量吸收多個信息來源和多個模型的結果，然后來進行多模型集成。
對于之前國外和國內(nèi)技術差別大的現(xiàn)象，國外的功率預測技術如今在不斷的改進。并且錢勝利同樣表示，如今的差別不在技術，而在顧客的認知還有市場機制的差別。
歐美的預測服務在上世紀八九十年代就開始進行收費服務。因為市場化變革早，這樣預測的技術和形成的價值的聯(lián)系十分的緊密。并且在國外，住戶并沒有清晰的認知，也極少有住戶樂意和功率預測廠家去闡述如何提高電站效率的問題。
在此情況下，企業(yè)應當和有意愿的顧客產(chǎn)生同一個聯(lián)盟，將預測當成確診去做。這樣中國電力時空不匹配的狀況，就可以通過預測技術得到改進，通過市場化的引導實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。大的理想能夠實現(xiàn)風電功率預測意義，功率預測這個業(yè)務才可以健康可持續(xù)地發(fā)展。
光伏組件回收：ROSISolar
在中國光伏不斷發(fā)展的情況下，作為關心中國光伏發(fā)展的同仁們最關心的問題之一就是，這種退役以后的光伏板究竟要如何處理？
所以借這個問題，也約請到了來自日本ROSISolar的創(chuàng)始人羅昀，請羅昀介紹了ROSISolar關于光伏回收的話題。ROSISolar借助她們開發(fā)的硅泥回收技術，從光伏板生產(chǎn)的過程中就開始對原材料進行回收，將分離以后的硅粒再度的運用到光伏板的生產(chǎn)當中。
盡管組件回收還處于正在發(fā)展的階段，而且光伏板的回收對于光伏整個行業(yè)的發(fā)展都尤為重要。羅昀在討論的時侯探討了現(xiàn)今回收技術和其他市場上的困局。技術困局主要是集中在光伏組件分解和分離的過程中。而在市場方面由于有好多光伏是分布式的，所以在組件老化以后要如何把這種老化的組件，集中在同一個產(chǎn)業(yè)鏈中就顯的尤其的重要，這就須要國家在新政方面上的支持。
羅昀也表示盡管法國是全球惟一一個有著比較健全光伏組件回收體系的地區(qū)，然而這個行業(yè)的發(fā)展還在爬升階段，這是由于光伏回收容量是一個特別大的問題，只要有十分大的容量能夠形成經(jīng)濟價值，所以回收這個產(chǎn)業(yè)鏈十分長。首先面臨的問題就是，我們要定義光伏電廠老化的歸屬問題，這種老化的組件必需要有一個宏觀的控制風電功率預測意義，能夠步入到一個統(tǒng)一的回收基地。回收的發(fā)展是一個必然的趨勢以及一個產(chǎn)業(yè)鏈的整合，光靠一方是難以發(fā)展龐大的產(chǎn)業(yè)鏈，所以各方的協(xié)同合作是極其重要的。只有各方一起合作，能夠使經(jīng)濟效益取得最大化。
對于在新能源領域的初創(chuàng)團隊來說，現(xiàn)現(xiàn)在在“3060氣候目標”之下，她們面臨的既是機遇又是挑戰(zhàn)。在不同的市場競爭環(huán)境中，如何“教育”客戶而且勸說顧客，讓她們意識到技術的價值，是最大的挑戰(zhàn)之一。在這些挑戰(zhàn)之下，正是想搭建這樣的能源沙龍平臺，還有開放創(chuàng)新的技術橋梁，在供需關系上構建溝通的紐帶，牽手你們一起在碳中和的公路上一齊前行！
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「行動帶來改變」