1.招标条件

本招标项目名称为：陕西公司商南200MW光伏发电复合项目复合光伏数字孪生智慧电站关键技术研究与示范应用公开招标，本项目已具备招标条件，现对该项目进行国内资格后审公开招标。

2.项目概况与招标范围

2.1 项目概况、招标范围及标段（包）划分：2.1 项目概况、招标范围及标段（包）划分

【1】项目概况

商南 200MW 光伏发电复合项目位于陕西省商洛市商南县试马镇、城关街道和富水镇。场址区位于商南县东、西两侧，最东侧距商南县直线距离约 14km，最西侧距商南县直线距离约 15km，场址周边有通村道路和国道 G40、G312、启那线通过，对外交通便利。场址中心点坐标为东经 110.9705°、北纬 33.4836°。海拔高度约 409 米～725 米。规划建设用地包含试马镇、城关街道和富水镇多个地块，建设场址土地属性为园地，地形条件适宜建设光伏电站。本工程用地面积总计约 7036.61 亩，其中光伏区占地约 7020 亩，升压站占地约 16.61 亩。安装容量 260MWp，额定容量 200MW，项目运营期为 25 年，采用“全额上网”运营模式。

【2】招标范围

充分利用大数据、人工智能、物联网技术，在商南 200MW 光伏发电复合项目建设数字孪生智慧电站系统，构建全息多维度大数据采集平台、高性能数据计算处理平台，实现基于数据孪生的三维智能监视、基于AI的光伏设备状态判别故障诊断和预警、深度学习空地融合智能巡检诊断、光伏电站运行智能分析评估及移动维检功能，完成对所辖新能源电站设备状态监视、设备健康度监测预警、智能分析评估、移动维检、智慧安防等全面工作，有效提高生产、运维效率及管控能力，达到全面提质增效的目标。

项目建设依托国产品牌服务器、交换机、防火墙等及符合电力安全防护要求的网络安全防护设备，以我国自主北斗卫星定位系统和国产化软件平台为支撑，实现在集控中心使用和展示本次项目各项建设成果和数据分析结果等。

具体要求详见第五章委托人要求。

【3】投标段划分

本项目划分为1个标段。

2.2 主要研究内容及预期目标

2.2.1研究内容

（1）基于数字环境模型的光伏设备特征库构建技术研究

研究复杂山地光伏电站数字环境模型构建技术，构建复杂山地光伏电站数字环境模型；研究人工智能组串特征提取方法，实现多尺度协同的组串特征提取方法，自动提取组串个体差异特征，包括方位角、倾斜角、安装间隙等，实现组件间遮挡和周围环境因素遮挡的自动分析和识别，并据此建立光伏组件物理特征模型库；以组件特征库为基础，研究模糊聚类方法，实现逆变器、箱变等光伏发电设备的特征库构建，为后续设备状态判别、故障知识库建立、空地融合诊断、智能评估分析、智慧移动维检提供模型基座。

（2）基于AI的光伏设备状态判别故障诊断技术研究

基于光伏设备特征库，通过提取发电设备异常条件下的特征，建立诊断预警模型库，建立设备运行趋势图谱；研究人工智能故障诊断算法，提升识别诊断准确度，有效提升运行监盘和巡回检查工作效率；基于大数据+人工智能+灰尘监测预警装置实证模式，精准分析电站现场灰尘分布规律、发电量损失趋势，形成灰尘预警，实现组件清洗时间和空间的智能决策。

（3）研究基于多维相关回归分析的光伏区关键设备状态预警技术

基于发电机理，建立多维相关回归分析模型，增强对箱变、逆变器等关键设备态势感知能力，实现设备状态感知和早期预警。

（4）基于深度学习空地融合智能巡检诊断技术研究

研究空中影像+深度学习故障识别算法相结合技术，实现例行巡检影像采集和缺陷复检影像采集全过程可视化管理；基于人工智能故障识别算法自动检测光伏组件缺失、破损、二极管启动、表面污垢、杂草遮挡等温度异常；与光伏设备状态判别故障诊断和预警模型相结合，实现基于大数据常态化监测与空中影像数据定点复检优化组合，实现图像识别模型与数据分析模型双模型迭代验证和故障确认，提高模型分析的准确性，降低维检人员确认故障的直接成本。

（5）基于设备自组织群组的光伏电站运行评价方法研究

研究基于自组织群组建立逆变器出力态势评价模型，解决大型山地电站辐照仪数据表征差和设备出力分析准确度低问题；针对光伏发电运行管理关键经营指标，建立可量化评价的多维度指标体系、方法、模型和主题数据库，通过归集电站全生命周期原生和衍生数据，按照设备分析评价模型，生成评价分析报告、统计图表，综合衡量光伏电站生产运行管理水平。

（6）面向复杂山地光伏的基于多参量协同最优路径的移动维检技术研究

基于光伏电站三维数字环境模型、高精度北斗空间数据，研究山地电站数字路网拓扑动态构建方法，实现多参量协同的行车+步行最优维检路径规划，提升复杂大型山地电站设备维检作业效率和安全性，并提供满足现场使用要求的智慧维检移动终端。

（7）融合智慧安防技术研究

研究复杂山地电站火灾监测与早期预警技术、安全隐患识别技术、无人机自动机场危险源快速巡查技术等。基于人工智能图形识别和多传感器校验技术，实现火灾态势感知、火点定位、事件推送和视频直播等，为及时有效控制火情提供信息支撑；结合光伏区原有监控摄像头、火灾预警双光谱摄像机、网络号角，动态识别现场安全隐患行为，实现非法入侵主动监测预警、周界防范、作业安全监管；结合无人机自动机场，实现火情确认、自动驱离。

2.2.2预期目标

（1）本课题研究内容和成果，实现基于数据孪生基座下的光伏设备AI故障诊断、多维相关回归分析的光伏区关键设备状态预警、深度学习空地融合智能巡检诊断、设备自组织群组的光伏电站运行评价、复杂山地光伏的基于多参量协同最优路径的移动维检及智慧安防的智慧光伏电站应用，最终完成1套数字孪生智慧电站运维系统。达到有效提高电站发电量，提升生产运维效率及管控能力，提高电站安全防护能力，达到全面提质增效的目标。

（2）在商南200兆瓦光伏电站进行课题研究成果试点示范，总结示范应用成果，并进行优化提升；

（3）申请发明专利2项，实用新型专利1项；

（4）发表核心期刊论文2篇；

（5）申请软著作权1项。

2.3 项目总工期

本标段计划总工期为：自2024年4月25日-2025年4月30日，具体以招标人通知时间为准。

2.2 主要研究内容及预期目标：见招标文件第五章委托人要求

2.3 项目总工期：见招标文件第五章委托人要求

3.投标人资格要求

3.1 资质条件和业绩要求：

【1】资质要求：（1）投标人须为依法注册的独立法人或其他组织，须提供有效的证明文件。

（2）投标人须具有并提供CMMI3级及以上认证（软件能力成熟度3级及以上）。