AI赋能光伏建设：混合智能模型如何自动生成最优项目计划？
26 November 2024
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Jesús Gil Ruiz
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Jesús Gil Ruiz. AI赋能光伏建设：混合智能模型如何自动生成最优项目计划？. Глобальная научная сеть, 2026, 92.
Jesús Gil Ruiz, Hernán Díaz, Rubén González Crespo. The Application of Artificial Intelligence Planning and Scheduling in Photovoltaic Plant Construction Projects. Expert Systems, 2024, 42 (2),1-16.
面对光伏电站建设中复杂的工程协调、供应链管理和施工调度，一个融合神经网络与模糊逻辑的智能系统正在改变传统项目管理模式。
光伏电站作为全球能源转型的关键设施，其建设过程涉及大量相互关联的任务和资源协调。传统人工规划方式往往耗时耗力，且难以应对项目复杂性带来的不确定性。
2024年发表在《Expert Systems》的一项研究提出了一种创新解决方案：基于进化模糊混合神经网络的AI系统，能够自动生成光伏电站建设项目的详细计划与调度方案。
该研究团队使用了50个实际项目数据训练模型，成功实现了对100个建设任务的持续时间和任务间延迟的精确预测，为实现光伏电站建设的数字化、智能化管理提供了重要技术支撑。
规划与调度在项目管理中一直占据核心地位，却也是最耗时且易出错的部分。研究表明，高质量的项目规划对项目效率有着最直接的积极影响，尤其在项目启动阶段。
传统光伏电站建设项目规划面临诸多挑战。从初步设计、设备采购、物流运输到现场施工和调试，涉及的任务复杂且相互依赖，任务持续时间与前后关系的不确定性极高。过去主要依赖项目经理的经验判断，缺乏系统化、数据驱动的规划方法。
近年来，人工智能在项目管理中的应用逐渐增多，从成本预测到进度监控，各类AI技术被引入建筑行业。然而，专门针对光伏电站建设的自动规划系统仍较为罕见，尤其是在处理整个项目生命周期中多任务、多阶段的复杂调度问题方面。
国际能源署数据显示，2023年全球光伏新增装机容量达到约420GW，预计到2030年，全球年均新增光伏装机需增加至800GW以上。如此大规模的建设需求对高效、精确的项目管理提出了前所未有的挑战，推动了该领域的技术创新。
研究团队首次正式提出了“光伏电站调度问题”。他们将光伏电站建设项目分解为五个主要阶段100项具体任务，这些任务贯穿从项目启动到最终调试的完整周期。
第一阶段是初期准备与工程设计，包括项目启动通知、光伏电站、输电线路和升压站的设计等。第二阶段为采购阶段，涉及设备和材料的采购合同签订与执行。
第三阶段为物流阶段，规划材料设备运输到施工现场的时间。第四阶段为施工阶段，包括土建工程、机械组装和电气工程三个子阶段。
最后是启动阶段，涵盖机械与电气调试、性能测试和最终验收。这一标准化任务框架为AI模型的开发提供了清晰的结构化基础。
特别值得注意的是，任务之间的延迟可以是负值，这意味着后继任务可以在前导任务完成前开始，体现了实际施工中常见的任务重叠情况。这种灵活性是传统关键路径法难以实现的。
研究团队收集了50个国际光伏电站建设项目的数据，项目规模从10兆瓦到330兆瓦不等，工期均在2年以下。这些实际项目数据为模型训练提供了丰富且真实的样本。
研究团队开发了一种创新性的进化模糊混合神经网络模型。该系统融合了四种人工智能方法：神经网络、高阶神经网络、模糊逻辑和遗传算法。
模型的核心是混合神经网络作为推理引擎，其中每个节点可配置为线性或高阶连接。模糊逻辑系统处理输入输出模糊化与去模糊化层，形成模糊混合神经网络结构。
遗传算法则被用来优化整个系统中各种超参数，包括网络连接权重、激活函数斜率、隶属函数参数等。通过100代的进化，模型能够自动寻找最优参数配置。
这种混合方法充分利用了各种AI技术的优势：神经网络具有较强的学习和泛化能力；高阶神经网络能捕捉输入特征之间的复杂交互；模糊逻辑系统有效处理不确定性信息；遗传算法实现全局优化避免陷入局部最优解。
研究团队为每个待预测任务分配一个独立的EFHNN模块，每个模块接收特定的输入数据，并输出任务持续时间和与后续任务的延迟。总共74个EFHNN模块协同工作，共同生成完整项目计划。
系统的输入参数包括电站总功率、面积、基础数量、道路长度、电缆长度、面板数量、逆变器功率等17个关键特征。这些特征全面反映了光伏电站的规模和技术配置。
研究团队不仅开发了核心AI模型，还构建了完整的软件系统，包括用户界面和导出功能。系统实现了光伏电站建设计划的端到端生成，用户输入项目基本参数后，即可获得详细的项目时间表。
系统工作流程清晰：首先，用户通过界面输入光伏电站特征参数；其次，每个EFHNN模块基于这些输入预测对应任务的持续时间和延迟；然后，系统将这些预测结果整合到标准化任务框架中；最后，生成完整的项目计划并导出为常见项目管理软件格式。
用户界面设计直观，包含所有必要的输入字段，从电站总功率到具体设备参数一应俱全。系统生成的计划不仅包括每项任务的开始和结束日期，还明确标注了任务间的依赖关系和重叠可能性。
该系统的一个显著特点是它的适应性。无论项目规模和具体配置如何，系统都能基于学习到的模式生成相应的计划，同时保持可接受的误差范围。
这种集成化系统代表了光伏电站建设项目管理的重要进步，从依赖经验的传统方法转向基于数据的智能决策支持。
研究团队使用50个实际项目数据集训练模型，其中47个用于训练，3个用于测试。实验参数经过精心设计，既保证了模型性能又控制了计算成本。
实验结果显示，训练集的R平方误差为0.87，验证集为0.869，表明模型能解释目标变量大部分变异。训练集的平均绝对误差为5.17天，验证集为5.448天，说明模型具有良好的预测准确性和泛化能力。
对三个不同规模光伏电站的测试揭示了有趣的规模效应：对于50兆瓦电站，94%的任务持续时间预测落在可接受范围内；对于133兆瓦电站，这一比例降至85%；对于248兆瓦电站，进一步降至75%。
任务间延迟的预测也呈现类似趋势：50兆瓦电站的预测准确率为94%，133兆瓦为91%，248兆瓦为86%。这一结果表明，随着电站规模增大，模型预测的准确性逐渐降低。
研究人员指出，这种规模效应的主要原因是训练数据集中大容量电站样本较少。现实中，100兆瓦以上的光伏电站相对罕见，且相关数据难以获取，限制了模型在这些场景下的泛化能力。
这项研究代表了AI在可再生能源项目管理中的重要进展。研究团队首次将进化模糊混合神经网络应用于光伏电站建设的完整项目规划中，实现了从项目特征到详细时间表的端到端自动生成。
研究的实际价值显而易见。随着全球光伏装机容量快速增长，高效、精确的项目管理变得至关重要。自动化规划系统不仅能大幅减少规划时间，还能通过数据驱动的方法提高计划质量，降低项目延误风险。
当前研究也存在明显局限。模型对大容量光伏电站的适应性不足，这主要受限于训练数据中此类项目的稀缺性。未来研究需要收集更多大容量电站数据，以提升模型在这一重要领域的性能。
另一个改进方向是优化模型训练效率。目前的进化模糊混合神经网络训练过程较为耗时，主要瓶颈在于遗传算法的迭代优化。未来可以探索更高效的优化算法或分布式计算方案。
研究团队计划将系统部署为网络服务，以便收集更广泛的用户反馈，进一步优化模型在实际项目管理场景中的表现。
研究团队将目光投向更远的未来——一个训练数据集扩大至包含更多百兆瓦级别超大型光伏电站的新时代。系统界面持续收集着全球项目经理的反馈，模型在不断微调中学会了预测极端天气对物流的影响，识别地区性政策变动对采购周期的影响。
随着系统在全球范围内推广，光伏电站建设项目之间的经验和数据开始回流，形成良性循环。
Jesús Gil Ruiz, Hernán Díaz, Rubén González Crespo. The Application of Artificial Intelligence Planning and Scheduling in Photovoltaic Plant Construction Projects. Expert Systems, 2024, 42 (2),1-16.
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