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光伏電站無人機智能巡檢
基于AI圖像識別技術，使用行業級無人機自動仿地飛行采集可見光和紅外線溫度圖像，準確、高效地檢測太陽能光伏面板的缺陷故障，通過適時適當的消缺處置，從而減少發電量損失，延長光伏面板的整體使用壽命，減少光伏電站整體養護成本，為光伏電站運營維護由人力模式進化到智能化模式奠定了堅實的基礎，促進光伏電站養護管理企業的降本增效，具有長遠的經濟價值和社會意義。
價值
- 降本：節省人工費用（比人工巡檢效率高 20-40 倍）；延長組件使用壽命，減少組件更換成本。
※40MW每年估算約 6.4 萬元 - 增效：減少發電損失，40MW每年估算約 23 萬元。
- 預防：盡早發現潛在問題，有效預防熱斑形成。
檢測缺陷種類
- 熱斑：組件質量問題、陰影、二極管端子故障等原因，造成面板溫度升高。不及時處置，有燒毀風險。
- 雜草遮擋：雜草樹木遮擋，降低組件發電量，并可能會發展成為嚴重熱斑。需要及時進行除草。
- 污漬鳥糞：積塵等導致發電量下降，需要進行清洗。漁光互補等電站，鳥類聚集區域，鳥糞影響較大。
- 破損：意外飛石撞擊等原因導致組件面板破裂等嚴重損傷。需要進行更換。
特點優勢
- 高效率檢出面板缺陷
? 依據航線規劃自主飛行、自動檢測。不受地形地貌限制，山地、漁光互補電站 更具優勢。
? 全自動智能故障分析與定位。生成佐證報告、缺陷位置地圖定位。 - 高精度檢測技術
? 基于紅外溫度數據與可見光圖像的智能識別技術，實現高精度缺陷檢測（ 98% 以上）。
? 搭載RTK模塊無人機采集高精度地理信息，精確定位缺陷位置（厘米級別）。
? 使用深度機器學習技術，基于海量數據訓練的人工智能缺陷檢測模型。
? 利用自研的異常檢測技術（OneClass），通過多模型融合/級聯，實現了高精度的缺陷檢測。
應用案例
- 案例(1)：位于河北省保定市北部山脈
總占地面積約 800 畝，裝機容量為 20MW。山區地形復雜，人工徒步檢查面臨作業強度大，安全風險高，巡檢效率低，作業周期長等問題。通過使用無人機智能檢測，半天就完成了原本需要1個月才能完成的巡檢作業，大大提高了巡檢效率。并準確的檢測出雜草遮擋及熱斑缺陷面板，運維人員依據檢測結果進行了有針對性的除草等維護作業。 - 案例(2)：位于山東省日照市丘陵地帶
共兩期規模90MW，光伏組件30多萬塊。通過無人機智能巡檢發現雖然含有熱斑缺陷的面板較少(占比0.21%)，但是表面附著鳥糞等污漬的面板較多，依據檢測結果運維人員調整安排了清掃計劃，有效的預防了熱斑的形成。
聯系方式
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