数据智能，助力光伏产业优化升级

申杭在2017云栖大会·苏州峰会上的分享《数据智能，助力光伏产业优化升级》是一个非常有价值的议题，它探讨了如何利用大数据和智能化技术推动光伏产业的进步。虽然我无法直接访问外部链接或下载文件，但我可以基于阿里云产品和服务的知识框架，帮助您理解这个分享可能涵盖的关键点以及阿里云（数加平台现称为阿里云大数据平台）如何在其中发挥作用。

光伏项目背景介绍

• 行业挑战：光伏产业面临成本控制、效率提升、运维管理复杂等挑战，尤其是在大规模部署后，如何有效管理和优化能源产出成为关键。
• 数据智能需求：随着物联网(IoT)设备的普及，光伏电站产生了海量数据，需要通过数据分析来洞察运营状况，预测维护需求，优化能源分配。

项目过程

1. 数据采集：使用阿里云IoT Hub等服务收集光伏板的实时数据，包括发电量、环境参数（如光照强度、温度）等。
2. 数据存储：将采集到的数据存储在阿里云MaxCompute这样的大数据存储与计算平台上，支持大规模数据的高效处理。
3. 数据分析与挖掘：运用阿里云DataWorks进行数据清洗、加工，并利用机器学习算法（如PAI平台）分析发电效率、故障预测等。
4. 可视化展示：通过Quick BI等工具将分析结果以图表形式直观展示，便于决策者快速了解业务状态。

项目难点及改进措施

• 数据质量：面对海量且复杂的数据，需实施严格的数据治理策略，确保数据准确性。
• 预测准确性：通过不断优化模型算法，提高发电量预测、故障预警的准确率。
• 系统集成：整合现有IT系统与阿里云平台，实现数据流畅流转和应用集成。

基于数加平台（阿里云大数据平台）项目成果

• 效率提升：通过数据分析优化了光伏板布局和运维策略，提高了整体发电效率。
• 成本降低：预测性维护减少了非计划停机时间，降低了维护成本。
• 决策支持：为管理层提供了基于数据的决策依据，增强了业务运营的灵活性和响应速度。
• 智能化转型：推动了光伏产业向数字化、智能化方向发展，提升了整个产业链的价值。

综上所述，申杭的分享展示了数据智能如何在光伏产业中发挥重要作用，而阿里云的大数据平台和技术服务是实现这一转变的重要支撑。