無人機價值在于形成空中作業平臺，它不僅改變了人們看世界的角度，而且正在改變傳統的工作方式，結合部件擴展應用，替代人類完成空中作業。隨著無人機研發技術逐漸成熟，無人機在各個領域得到了廣泛應用，除軍事用途外，還包括、環境監測、森林防火、農業植保、電力巡檢、警用執法、地質勘探以及影視航拍等行業領域，且其適用領域還在迅速拓展。

而在光伏領域，普宙飛盟平臺無人機有著更深的詮釋，飛盟無人機小巧的機型，高精的飛行性能，匹配高倍變焦云臺、800*600高分辨率紅外熱成像等云臺在進行太陽能電池板檢查時有明顯的優勢。異常現象能夠清楚地顯示在清晰的熱圖像上，并能夠在短時間內對已經安裝好且正在運行的大片區太陽能電池板進行檢查，為光伏電站的監測工作提供了極大的便利。

傳統巡檢的痛點：人工巡檢

由于光伏發電項目的特殊性，一般選址于地點偏遠且無明顯陽光遮擋的區域，分布范圍廣闊，在各類電站的建設過程中，盡可能最大化的利用使用面積，其較大的建設規模和偏僻的選址決定了光伏電站巡檢工作的復雜程度和難度，一旦發生設備故障或污損，將導致財產損失和安全隱患。由于光伏電站設備數量龐大，且受地形影響，某些區域人工無法到達，從而產生巡檢盲區，難以發現其中存在的隱患，此外，人工巡檢遇到大型光伏電站時，巡檢頻次很難達到要求，導致很多電站故障無法及時發現。常規的人力巡檢方法存在效率低、錯誤率高、巡檢時間長等諸多問題，同時巡檢人員也存在一定的危險性，而智能無人機的出現，將成為光伏電站運維巡檢的新出路，這些難題遇到無人機都將迎刃而解。

傳統巡檢的痛點：無人機巡檢

雖然無人機巡檢比人工巡檢更加方便，但是目前市面上大多數工業級無人機體積大、重量重、不易攜帶，外出執行任務時常常需要去到位置偏僻且地理環境較差的光伏巡檢區，肩扛沉重的無人機設備，翻山越嶺，攀爬較高的山坡或大型廠房屋頂，實屬不易。

光伏巡檢偵察兵：普宙飛盟平臺無人機

光伏板巡檢主要有熱斑現象、光伏陣列失配現象、光伏電池組件開路和光伏電池組件碎裂等四種故障。飛盟平臺無人機在執行飛行任務時，通過分別搭載800*600高分辨率紅外成像云臺和30倍變焦可見光云臺，能精確全面的采集太陽能電池板的豐富信息，從而方便快捷的進行光伏板巡檢任務，并提供清晰可靠的視頻、照片及數據，便于后續數據處理和故障分析。此外，飛盟平臺無人機具有強悍的抗風防雨性能，IP43的工業級防護設計大幅提升空中作業的穩定性和可靠性，在嚴苛環境下依然能穩定工作。

800*600紅外熱成像云臺開啟視覺新維度

飛盟平臺無人機可搭載800*600高分辨率紅外熱成像云臺，開啟視覺新維度，通過對溫度的精準感知，分析紅外熱像圖呈現的溫度異常情況，迅速從上萬個光伏板中確定異常發熱點，從而判斷光伏板的受損情況，其超高的分辨率可以清晰的呈現光伏板的細節，獲得真實細膩的監測畫面，在高空實現對光伏組件熱斑效應等問題的巡檢，最大限度杜絕各種隱患，做好預防及補救措施，大幅度削減人工檢測費用，提高了檢測效率。

30倍變焦可見光云臺明察秋毫

飛盟平臺無人機搭載30倍變焦可見光云臺，變焦范圍為：6~180mm，對光伏板表面的灰塵、裂紋、破損、遮擋等進行檢測時，其強大的遠距離視頻圖像采集能力，能遠距離拍攝清晰的畫面和流暢穩定的影像，清晰呈現光伏板表面的細節，以達到對光伏板灰塵覆蓋，表面破損等情況的診斷和對所存在的隱患的精確定位。

飛盟平臺無人機巡檢優勢

1、巡檢效率高、安全性高、運行成本低

利用飛盟平臺無人機進行光伏巡檢，使得光伏電站不再需要大量人力值守，以前需要花費7-10天的人力巡檢，現在用無人機只需一人操作花費不到4小時，這將大幅縮減光伏電站的人力成本和時間成本，提高電站的經濟效益的同時，也解決人工巡檢可能帶來的人員安全問題，具有高安全性、高效率性、運行成本低等明顯優勢。

2、巡檢更全面

采用飛盟平臺無人機巡檢，從更高的視野，全方位，多角度對光伏板進行全面檢查，一絲一毫的細節都能清晰勘查并記錄，有效防止了由于人員疲勞或位置危險所導致的檢測遺漏，有效擴大巡檢范圍，提高巡檢效率和巡檢頻次，提高電站巡檢的精確性。

3、調度平臺更高效

飛盟平臺無人機在執行任務中，可以把檢測到的畫面實時傳輸到后方指揮部，第一時間了解現場的全部狀況，并做出科學決策，及時處理問題。

4、更小，更輕，更便攜

基于光伏電站位置特殊，地址偏遠，環境惡劣等特點，外出巡檢時對無人機的便攜性有極高的要求，而普宙飛盟平臺無人機擁有全機臂折疊的一體化設計，折疊后僅A4紙大小，便攜收納;外觀小巧輕盈，僅5瓶礦泉水重量，空載重量僅2.4kg，一人一包，說走就走，從此，再也不用背負沉重的無人機，去攀爬危險的光伏巡檢區，真正解決了光伏巡檢的難題。

值得一提的是，飛盟平臺無人機具備雙目避障、精準懸停、目標跟蹤、手勢識別、航線規劃等智能操控模式，在進行各類巡檢任務時更加智能高效，還能根據每次巡檢數據的積累，以及系統其他數據的整合，獲取海量數據進行深度挖掘分析，對易出現故障區域以及故障周期等做出有效分析和預測，防患于未然。