光伏電站無人機智能巡檢系統方案

光伏發電是一種清潔可再生能源，各國都在大力發展光伏產業。在大力發展光伏產業的同時，光伏運維巡檢需求也逐年增高。光伏面板傳統的巡檢方法是運維人員高舉掃描儀或借助車輛對太陽能板進行檢查，巡檢效率低、總體成本高，后期的運維巡檢過程也存在更多的問題。

光伏電站運維現狀

1、組件紅外熱斑

光伏組件局部電池片被遮擋，或因產生隱裂、碎片問題，導致局部電池片內阻增大，成為“負載”消耗其他太陽能電池組件所產生的電能時，引起的局部過熱現象稱為光伏組件的“熱斑效應”。

組件熱斑問題長期未得到處理、緩解，將降低輸出功率，嚴重后將可能導致組件封裝材料燒毀，引起火災。

2、熱斑引起的木桶效應

一只木桶盛水的多少，并不取決于桶壁上的那塊長木板，而恰恰取決于桶壁上短的那塊。由于光伏組件的工藝，整體成本原因，導致光伏組件電路設計為串聯模式。簡單來講，單一組件故障或遮擋將會導致整塊組串輸出下降，可以說木桶效應已充滿光伏發電系統中。

并且光伏電站應用面積大，往往布設在山地高原等復雜環境中，發生故障時，往往通過定期巡檢排查，地面人員巡檢強度大，風險高，效率低。因此公眾智能監測推出了光伏電站無人機智能巡檢系統，針對集中式光伏電站，提供一站式解決方案，為大型光伏電站降本增效。

光伏電站無人機智能巡檢系統組成部分

1、AI紅外自動識別：AI技術識別各類缺陷并判斷故障類型，提供精準定位。

2、無人值守機場：采用無人值守機場部署實現自動化作業，現場無需人員值守，通過遠程即能完成作業。

3、智能巡檢數字中心平臺：采集光伏電廠交流測設備數據、形成光伏面板檢修數據與鏈路設備數據互相校驗。

光伏電站無人機智能巡檢系統作用

由于可見光技術無法獲取光伏面板熱斑信息，則進而需要使用紅外相機進行巡查。無人機提供紅外負載方案，可通過紅外相機進行精準拍攝后，通過處理平臺快速識別各類缺陷并精準定位具體位置。

精準切割：通過圖像識別算法精準切割組串，計算所有組串平均溫度，并找到差異組串。

精準識別：計算機基于AI算法識別，識別率高于98%，準確率高于99%，識別率穩定，一致性強。

故障分類：自動計算組串內平均溫度并識別分類出熱斑種類與故障種類。

本文由陜西公眾智能監測技術有限公司小編整理發布。


審核編輯 黃宇