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光伏組件生產(chǎn)仿真實訓讓學員以車間技術(shù)人員的身份參與晶硅光伏組件的生產(chǎn)工作。學員按標準生產(chǎn)流程操作車間生產(chǎn)設備、檢測生產(chǎn)樣品以及了解生產(chǎn)車間的運作與問題返工流程。 一.1.1. 場景設計 場景由組件生產(chǎn)車間、材料準備區(qū)、固化房、分選檢測區(qū)組成。場景素材從多個真實工廠采集而來，高保真還原車間設備與生產(chǎn)流程 場景模型主要包括：流水線傳送帶、全自動玻璃吸附機、EVA自動鋪設機、串焊機、排列機、自動緩存機、EVA/TPT裁剪鋪設機、EL檢測儀、層壓機、全自動修邊機、翻轉(zhuǎn)檢查機、全自動裝框機、灌膠機、全自動固化房、絕緣檢測儀、組件IV分選檢測儀、電烙鐵。材料模型包括：鋼化玻璃、EVA、TPT、焊帶、156多晶太陽電池片、鋁合金邊框、玻璃膠、接線盒、助焊劑、MC4接頭等... 一.1.2. 互動設計 第一人稱視角控制主角場景漫游，學員可以在三維空間中自由活動和觀察場景中的物體。 主角走到生產(chǎn)線相關(guān)崗位內(nèi)，出現(xiàn)信息提示，點擊彈出全息UI，動態(tài)圖文與人工智能語音相結(jié)合提示關(guān)鍵知識點 與車間工程師對話了解生產(chǎn)相關(guān)知識 學員可操作車間里的檢測設備，發(fā)現(xiàn)問題并進行問題組件返工。

光伏組件質(zhì)量檢測仿真實訓讓學員在虛擬場景中學習根據(jù)IEC61215標準使用各種檢測設備對組件進行質(zhì)量檢測，從而了解組件的關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)以及發(fā)現(xiàn)組件典型缺陷。 一.1.1. 場景設計 根據(jù)IEC61215檢測標準要求設計18個檢測場景，包括： 1 組件外觀檢測實驗室 2 最大功率檢測實驗室 3 絕緣檢測實驗室 4 溫度系統(tǒng)檢測實驗室 5 標稱工作溫度檢測實驗室 6 STC和NOCT下的性能檢測實驗室 7 低輻照度下的性能檢測實驗室 8 室外曝曬試驗場 9 熱斑耐久試驗室 10 紫外線試驗室 11 熱循環(huán)實驗室 12 濕凍試驗室 13 濕熱試驗室 14 牽引力實驗室 15 濕漏電實驗室 16 機械載荷實驗室 17 冰雹撞擊實驗室 18 旁路二級管試驗室 場景模型主要包括：實驗室建筑場景、外觀檢測臺、156多晶光伏組件、組件箱、工作臺、電腦、組件支架、IV檢測儀、EL檢測儀、高低溫濕熱交變試驗箱、濕漏電流測試儀及噴淋試驗箱、鹽霧腐蝕儀、紫外老化試驗箱、機械載荷試驗機、旁路二極管熱性能試驗儀、落球沖擊測試裝置、環(huán)境檢測儀、室外環(huán)境監(jiān)測儀、直流電源、萬用表、光度計、數(shù)碼相機等...

本仿真實訓要求學員根據(jù)常見60KW以下小型分布式光伏電站項目需求書要求，到現(xiàn)場進行測量、采集項目所需數(shù)據(jù)，然后回到辦公室使用設計軟件進行項目設計，并且做出系統(tǒng)分析結(jié)果、施工圖以及施工材料清單。 1.1. 場景設計 虛擬場景包括辦公設計場景，樓頂建筑場景； 場景模型主要包括：辦公室建筑模型、辦公家具、辦公設備、長度測量工具、方向測量工具、樓頂建筑模型等 設計軟件模擬包括：陰影陣列分析軟件、CAD制圖軟件、傾角分析軟件、系統(tǒng)分析模擬軟件 1.2. 互動設計 在辦公室里使用電腦了解項目需求書，根據(jù)提供的信息收集項目所在位置的地理與環(huán)境信息 到現(xiàn)場使用長度與方向測量工具測量設計所需數(shù)據(jù) 回辦公室使用各種專業(yè)設計軟件對該項目進行系統(tǒng)設計。

分布式小型光伏電站系統(tǒng)施工建設仿真實訓讓學員以現(xiàn)場施工工程師的身份根據(jù)提供的項目說明書、施工圖紙和材料到現(xiàn)場進行小型電站的模擬施工，提高學員的實踐能力和動手能力。 1.1. 場景設計 虛擬場景主要由廠戶樓頂施工場景組成； 場景模型主要包括：廠戶建筑模型、支架基礎樁、支架前后立柱、橫梁、側(cè)梁、接地扁鋼、晶硅光伏組件、邊壓塊、中間壓塊、接線盒、連接線、直流匯流箱、進線、出線、熔斷器盒、斷路器、避雷器、逆變器、PVC保護線管、五金螺絲螺母、安全帽、施工工具等 1.2. 互動設計 在施工場景看懂圖紙，檢查施工物料 根據(jù)提示到指定位置使用工具把支架、光伏組件、匯流箱、逆變器一一安裝起來 進行組件陣列間串聯(lián)和并聯(lián)接線 進行防雷焊接 施工完成后進行投切并網(wǎng)操作 場景植入VR太陽模塊，精準計算該項目所在位置的太陽位置，太陽高度角和方位角，在虛擬場景中全時仿真太陽產(chǎn)生的陰影。

本成果圍繞光伏并網(wǎng)系統(tǒng)電能質(zhì)量展開。基于深度學習算法，研究諧波等電能質(zhì)量指標變化規(guī)律，運用特征提取技術(shù)處理時序數(shù)據(jù)，實現(xiàn)電能質(zhì)量預測。研發(fā)基于態(tài)勢感知的電能質(zhì)量調(diào)控裝置，總諧波補償率不小于 90%，補償次數(shù) 2 - 50 次。成果形式包括研究報告、調(diào)控裝置示范應用，申請發(fā)明專利 3 項，發(fā)表論文 3 篇。應用場景涵蓋光伏電站、配電網(wǎng)等，可提升電網(wǎng)可靠性與經(jīng)濟性，減少設備損耗、優(yōu)化調(diào)控策略、降低棄光率，為新能源消納提供支撐。