能源、生态双重危机之下，“双碳”目标在全球范围内形成高度共识，全球能源结构加速向可再生能源转型，光伏/风电成为可再生能源的主力军。在过去十几年，我国的能源产业已经形成产业化规模化的发展，比如“光伏能源”，已经被广泛应用于电力、农业、市政照明等领域。截止2022年6月底，我国光伏累计并网容量高达3.36亿千瓦，两年保持了50GW以上的增长速度，预计2035年国内光伏发电装机将超过3000GW，占全国发电总装机的49%，成为装机规模最大的发电类型。
但随着光伏发电装机规模的快速增长，因此产生的人力成本及运维挑战也直线上升，以光伏发电站为例，对大量铺设的太阳能板进行巡检，难度相当高，主要原因如下：
- 维护成本高：太阳能板大面积铺设于户外，常年暴露且受自然腐蚀影响导致设备易损坏，人员维护难度高，成本也随之上涨；
- 人工排查效率低：铺设面积大，人工采集数据困难，且无法有效进行远程监控设备故障和实时报警，事故安全隐患大；
- 运维方式落后：光伏设备的全生命周期管理压力大，因故障导致光伏电站的停机率高，传统运维方式亟需升级。
因此，各地政府、各行业领域都在积极探索更低成本、更高价值的智能光伏解决方案，如：通过无人机、机器人，智能摄像头等数字化方案帮助政府、企业实现智能化巡检，在减少巡检成本的基础上，让巡检过程更加安全高效。
因诺航空科技有限公司（简称：因诺科技）是国内领先、多融合应用的空基一体化飞行机器人数字化设备及专业解决方案的提供商及行业引领者，打造了行业端到端的工业级无人机整体解决方案及平台，致力于为石油、电力、环保、水利、科研、交通、消防、应急救援以及其他领域提供行业更专业的无人飞行器应用解决方案与服务，解决行业核心痛点问题、提高工作效率、节省经济成本、增强行业智能化水平，开创“行业+科技”的新局面。
针对光伏电站组件多、占地面积广等特征，因诺科技自主研发的光伏智能巡检平台可通过无人机进行广泛的光伏电站图像数据采集，并通过软件算法对这些采集而来的数据进行智能化分析，更高效率地判断电站健康状况并及时预警、提示下一步动作，实现光伏电站检测区域的快速集中巡检。
要实现如上所说的精细化管理及自动化巡检，需要完成从数据采集到数据分析的一整套流程，在庞大的光伏组件阵列规模下，其数据量和计算量不可小觑，承载因诺科技光伏智能巡检平台的底层IT基础设施技术也面临诸多挑战：
- 海量数据：光伏电站具有范围大、分布广的特点，大部分电站组件数量高达几十万甚至几百万，对应数据库存储的组件坐标数据更是数倍于组件数量；
- 高并发：在前端浏览数据时，如：地图瓦片、倾斜摄影、点云数据等都需要在极短时间内请求大量的地图数据，地图数据服务的并发量平均可达10W+/秒；
- 高可靠：智能巡检平台对数据可靠性要求非常高，尤其是采集端的无人机涵盖的实时数据，涉及飞行安全和人员安全，不允许有任何丢失和中断；而状态数据和遥测数据的接收和控制指令的下发也至关重要，服务一旦宕机，控制指令无法下发，此时会造成无人机悬停或返航无法完成飞行任务，甚至会有掉落风险。鲲鹏平台天生的多核多并行能力，能够很好的满足光伏智能巡检平台的算力需求，同时提供完善的生态配套，比如鲲鹏DevKit开发套件实现应用的快速迁移、开发编译和调优，实现应用的快速创新。基于此，因诺科技与鲲鹏达成了合作意愿，选择鲲鹏作为「光伏智能巡检平台」的数字底座。
【光伏智能巡检平台系统架构】
迁移：基于鲲鹏DevKit 2人天/应用快速迁移光伏智能巡检平台
在项目初期，因诺科技的技术人员使用鲲鹏DevKit代码迁移工具将光伏智能巡检平台的平台巡检任务及故障诊断两大关键模块快速迁移到鲲鹏。通过代码迁移工具自动识别其涉及源文件22个，共计1331行代码，通过工具自动给出修改建议并自动替换，原计划手动迁移大约需要7人天才能完成的工作，在鲲鹏DevKit帮助下2人天就完成了两大核心模块的迁移，极大提高了迁移适配效率。
【鲲鹏DevKit代码迁移工具扫描获取迁移报告】
开发&调优：基于DevKit高效开发光伏组件数据计算模块，性能提升44%
迁移完成之后，为应对实时计算、智能检测等场景需求，因诺科技需要在鲲鹏平台上新开发光伏组件数据计算模块，该模块作为光伏智能巡检平台的核心组件，用于展示场站态势，为组件定位提供有效的数据支撑，由于涉及大量数据的解析检测，并需要实时完成多级任务下的快速决策，所以对性能要求极高。
基于上述挑战，为了提升编译效率，技术人员在编译的过程中将之前的OpenJDK换成了鲲鹏提供的毕NJDK。毕NJDK在鲲鹏架构中提供了更强的版本稳定性、优化了GC垃圾回收机制，提升了加解密性能。
同时，因为光伏智能巡检平台在featurelist和批量获取任务图像数据方面经常会存在性能瓶颈。因此，在编译完成后，开发人员还使用了鲲鹏DevKit性能分析工具针对巡检任务、故障诊断等关键模块——进行了性能调优，分析并逐一解决了热点函数、线程调用等瓶颈问题，实现整体性能的提升，具体体现如下：
- 系统性能分析：通过对CPU、内存、网络、磁盘使情况分析，发现服务器CPU使用率占比很高，并且进程在不同的核上来回进行切换，基于优化建议改进程序，将进程与物理核进行绑定，减少跨numa节点带来的性能损失。
- Java性能分析：结合平台的Java方法采样、线程转储、老年代对象采样等多种采样分析方式，经过调整垃圾回收器的配置策略，有效改善了查询业务的吞吐量。
【通过鲲鹏DevKit优化（编译器替换+调优）光伏组件数据计算模块的性能对比】
通过上述的优化分析，对比鲲鹏DevKit优化前，平台在AI辅助检测定位、数字电站可视化等方面的效率得到极大提升，featurelist前期响应时间为1033.25ms，调优后时间缩短至606.73ms，整体提升41.28%；获取任务图像前期响应时间为1369.39ms,调优后时间缩短至606.73ms，整体提升44.5%。通过提升光伏组件数据计算模块的性能，使得光伏智能巡检平台能够有效降低运维成本及发电量损失，更精准高效的提升巡检效率，进一步优化了前端数据加载速度和用户体验。
目前因诺科技「光伏智能巡检平台」已经在全国多省市落地。该方案也在鲲鹏应用创新大赛2022全国总决赛初创应用赛道获得了金奖荣誉。这不仅验证了该平台的高性能、高兼容性、完整性和成熟度等技术优势，也标志着因诺科技的光伏智能巡检平台在鲲鹏计算应用创新、产业融合、市场应用方面达到领先水平。
作为鲲鹏计算产业生态重要伙伴，因诺科技已与古都鲲鹏生态创新中心建立长期合作关系，配合鲲鹏计算的强大应用开发能力提升计算与开发效率，推动更多创新应用的产生，帮助光伏电站在管理运营上更进一步。
未来，鲲鹏将继续坚持“硬件开放、软件开源、使能伙伴，发展人才”的生态策略，通过最新的技术使能伙伴联合创新，打造更具竞争力的行业解决方案，促进千行百业数字化转型。
鲲鹏原生开发是指使用鲲鹏DevKit的原生开发能力，如鲲鹏开发框架（含场景化SDK）、编译调试工具、云测服务、调优&诊断工具等，在鲲鹏平台上开发新软件/新功能，充分发挥鲲鹏架构优势，从而获得开发效率/运行性能提升。未来，鲲鹏DevKit将持续增强开发体验、优化工具能力，提升鲲鹏开发效率，促进千行百业数字化转型。
