光伏电站无人机智能巡检系统方案
光伏发电是一种清洁可再生能源，各国都在大力发展光伏产业。在大力发展光伏产业的同时，光伏运维巡检需求也逐年增高。光伏面板传统的巡检方法是运维人员高举扫描仪或借助车辆对太阳能板进行检查，巡检效率低、总体成本高，后期的运维巡检过程也存在更多的问题。
光伏电站运维现状
1、组件红外热斑
光伏组件局部电池片被遮挡，或因产生隐裂、碎片问题，导致局部电池片内阻增大，成为“负载”消耗其他太阳能电池组件所产生的电能时，引起的局部过热现象称为光伏组件的“热斑效应”。
组件热斑问题长期未得到处理、缓解，将降低输出功率，严重后将可能导致组件封装材料烧毁，引起火灾。
2、热斑引起的木桶效应
一只木桶盛水的多少，并不取决于桶壁上的那块长木板，而恰恰取决于桶壁上短的那块。由于光伏组件的工艺，整体成本原因，导致光伏组件电路设计为串联模式。简单来讲，单一组件故障或遮挡将会导致整块组串输出下降，可以说木桶效应已充满光伏发电系统中。
并且光伏电站应用面积大，往往布设在山地高原等复杂环境中，发生故障时，往往通过定期巡检排查，地面人员巡检强度大，风险高，效率低。因此公众智能监测推出了光伏电站无人机智能巡检系统，针对集中式光伏电站，提供一站式解决方案，为大型光伏电站降本增效。
光伏电站无人机智能巡检系统组成部分
1、AI红外自动识别：AI技术识别各类缺陷并判断故障类型，提供精准定位。
2、无人值守机场：采用无人值守机场部署实现自动化作业，现场无需人员值守，通过远程即能完成作业。
3、智能巡检数字中心平台：采集光伏电厂交流测设备数据、形成光伏面板检修数据与链路设备数据互相校验。
光伏电站无人机智能巡检系统作用
由于可见光技术无法获取光伏面板热斑信息，则进而需要使用红外相机进行巡查。无人机提供红外负载方案，可通过红外相机进行精准拍摄后，通过处理平台快速识别各类缺陷并精准定位具体位置。
精准切割：通过图像识别算法精准切割组串，计算所有组串平均温度，并找到差异组串。
精准识别：计算机基于AI算法识别，识别率高于98%，准确率高于99%，识别率稳定，一致性强。
故障分类：自动计算组串内平均温度并识别分类出热斑种类与故障种类。
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