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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