近幾十年來，追求低碳能源供應和技術進步方面的巨大努力推動了各種可再生能源的蓬勃發(fā)展，例如太陽能，風能，海洋能，水力發(fā)電和生物質(zhì)能等。目前，太陽能光伏能源在全球向清潔低碳能源供應過度方面發(fā)揮著越來越重要的作用。運行光伏系統(tǒng)成本的把控因素之一是增加光伏組件的可靠性和使用壽命。隨著光伏電站的市場擴張對大，對光伏電站的可靠性提出了迫切的需求，需要更好的對光伏電站進行故障檢測以保障光伏電站的正常運轉。目前，大型光伏電站系統(tǒng)通常設在沒有明顯遮陽區(qū)域的平原和丘陵區(qū)域，這些地區(qū)通常來說較為偏遠，給光伏巡檢監(jiān)測帶來了挑戰(zhàn)。光伏電站智能運維，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，用戶的信賴之選，歡迎客戶來電！北京無人機EL光伏電站運維巡檢
EL專業(yè)報告上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司符合ISO/IEC17025:2017《檢測和校準實驗室能力的通用要求>(CNAS-CL01《檢測和校準實驗室能力認可準則》)的要求，具備相關服務能力。除此之外，EL的全站檢測，能幫助電站進行真實情況的驗證，了解電站的組串組件分布，生成與現(xiàn)場完全一致的逆變器匯流箱線路圖更可靠的缺陷分析手段紅外及可見光的雙光對比分析雖然能快速找到缺陷，但其中大量熱斑產(chǎn)生的原因無法正確定義，配合EL帶來的第三光對比，能發(fā)現(xiàn)組件內(nèi)部出現(xiàn)的各種問題，明確熱斑產(chǎn)生的原因，其次，大量暫未形成熱斑的組件內(nèi)部缺陷可以及時的進行關注，防止其惡化，做到精細預防。湖南光伏電站運維一體化光伏電站智能巡檢，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，用戶的信賴之選，歡迎客戶來電！
多年的行業(yè)數(shù)據(jù)積累，逐步形成了識別精細，漏檢、誤檢率極低的AI模型，當前模型支持識別的缺陷細分數(shù)已達到119種，其中對電發(fā)電效率影響較大或易造成事故的缺陷大類共7種，當前已全部應用于無人機巡檢，識別結果精細，同時對缺陷嚴重程度自動分級標注，準確定位高風險缺陷EL缺陷準確定位為保證EL圖片質(zhì)量，EL圖片的信息承載量較小，且數(shù)量多，為了進一步保證安全并降低飛手現(xiàn)場操作難度，通過RTK結合空間定位算法實現(xiàn)EL缺陷組件及定位，無需飛手現(xiàn)場記錄，即可保證EL的組件級定位，同時準確標注缺陷在組件上的分布情況，精細到電池片級，保證三光對比的準確性
智能無人機普遍搭載紅外成像相機和可見光成像相機，兩者結合，能精確的采集太陽能電池板的豐富信息。除此之外，智能無人機還搭載計算機智能終端，可通過熱信號的生成來確定太陽能電池板受損情況，在高空實現(xiàn)對光伏組件熱斑效應等問題的查看。在光伏電站的日常巡檢中，無人機可以提供包括組件紅外檢測、組件表面灰塵檢測、組件裂紋破損檢測、組件遮擋檢測等在內(nèi)的組件檢測，還能實現(xiàn)實時監(jiān)測、分析、智能診斷等功能，以達到對光伏板灰塵覆蓋，表面破損，發(fā)熱等故障的診斷和隱患的精確定位。光伏電站智能巡檢，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，信賴之選，期待來電！
深度學習的EL、IR缺陷AI識別模型各類各地電站數(shù)據(jù)資源豐富，超大素材體量快速完善模型，以周為單位快速迭代，及時響應當前各類電站的場景升級，根據(jù)不同用戶需求，提供可定制的缺陷識別模型，。EL、IR全站歷史數(shù)據(jù)對比根據(jù)同一電站多次巡檢進行的數(shù)據(jù)分析，這里面包括分類型的缺陷總數(shù)統(tǒng)計，缺陷類型出現(xiàn)占比統(tǒng)計，各片區(qū)在每次巡檢中出現(xiàn)缺陷的概率，高頻出現(xiàn)缺陷的組串組件統(tǒng)計，缺陷修復率以及缺陷修復后復現(xiàn)率等幾類統(tǒng)計根據(jù)同一組件多次巡檢進行的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，將組件在每次巡檢中出現(xiàn)的缺陷位置、類型、分析結果進行統(tǒng)計，以便時刻關注組件狀態(tài)光伏電站智能巡檢，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，用戶可信賴之選，歡迎新老客戶來電！江蘇無人機光伏電站運維巡檢
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EL、IR缺陷識別通過無人機采集數(shù)據(jù)后，上傳到歐普泰云，AI分析組件缺陷，紅外缺陷檢出率95%，EL缺陷檢出率90%，檢出率隨著樣本量的持續(xù)增加也在持續(xù)提高。EL缺陷組件級自動定位利用RTK及空間定位技術，配合電站數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)了EL缺陷的組件級定位，解決了GPS精度導致的定位誤差，同時降低了由于EL照片數(shù)量多導致的核對效率低，為EL全站檢測奠定了基礎。數(shù)字孿生模型通過無人機對電站進行航拍獲取正射地圖，然后對正射地圖按照組串施工圖紙進行片區(qū)、組串、組件三個層級的繪制，該地圖可對電站進行組件級別的管理，也可用于手機端進行缺陷定位。北京無人機EL光伏電站運維巡檢