无人机光伏巡检
无人机机库机巢+机坪全自动智能化+AI自动起降更换电池巡检
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随着电站规模的不断扩大,平原、山坡、工商业、农光互补、渔光互补等各种场景的光伏电站齐头并进,各种光伏组件隐性安全问题也伴随产生,越来越多的业主期望通过提高电站运维效率来寻求更多收益。传统的人工巡检已经无法满足日益扩大的光伏发电项目需求。无人机光伏巡检的出现有助于解决电站运维大难题,成为电站运维的新出路。
太阳能光伏电站主要分集中式和分布式,集中式电站一般占地面积广,大多建在我国西北部和一些偏远地区,自然环境较为恶劣;分布式电站一般建在屋顶、大棚和大面积水池上,为人工巡检带来一定的安全威胁。这些光伏电站并网后带来了大量的运营维护压力,如常规设备检测、光伏板巡检等。传统运维方式采用的是人工巡检,效率低,大多运维人员依据经验来判别设备故障,极易产生偏差,已不能满足需求,无法实现安全高效的光伏巡检目的。
针对在这些问题,通过无人机和热红外相机的搭配,实现无人机智能巡检,提高光伏巡检效率和安全性。无人机通过采集光伏组件的可见光、热红外图像或EL数据,将可见光和热红外图像实时存储,可快速导出至PC端,后续利用无人机智能诊断软件,对无人机采集的热红外图像和可见光图像进行智能化处理,实现组件不发电检测、灰尘污垢遮挡、组件裂纹破损等故障引起的热斑自动化诊断和定位。大大提高光伏电站的巡检效率和故障诊断的服务光伏电力运维。
光伏电站还具有组件多、占地面积广的特征,2名巡检人员人工巡检每日可巡检约1MW,而1架无人机2名工作人员单日可巡检约30MW。以200MW光伏电站为例,人工巡检一遍约需要190天,无人机巡检仅需要8天。通过无人机搭载的双光相机,在短时间内扫描处于工作状态中的光伏板,利用红外影像清晰地呈现热斑,通过开发大数据分析系统,精确定位到每一块光伏组件,使检修人员快速确定缺陷组件及部位,以此实现对光伏电站检测区域的快速集中巡检。
其次,通过图像智能识别算法,对影像数据和基本目标提取,采用智能学习算法,分别对可见光和热红外影像数据进行筛选处理,可实现光伏板热斑故障的智能判定,最终提供精确定位的热斑故障报告,提高光伏发电的巡检效率与质量。同时,极大减轻巡检作业人员的劳动强度和劳动时间,作业效率和巡检精细化程度较人工巡检提升至少十倍,极大提高了后期数据的分析、缺陷诊断效率和质量,加大无人机的参与,可以有效补充终端采集监控覆盖不足的问题,提高软硬件设备资源利用率,助力企业实现良好的经济收益和价值。
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