隨著電站規模的不斷擴大，平原、山坡、工商業、農光互補、漁光互補等各種場景的光伏電站齊頭并進，各種光伏組件隱性安全問題也伴隨產生，越來越多的業主期望通過提高電站運維效率來尋求更多收益。傳統的人工巡檢已經無法滿足日益擴大的光伏發電項目需求。無人機光伏巡檢的出現有助于解決電站運維大難題，成為電站運維的新出路。

太陽能光伏電站主要分集中式和分布式，集中式電站一般占地面積廣，大多建在我國西北部和一些偏遠地區，自然環境較為惡劣；分布式電站一般建在屋頂、大棚和大面積水池上，為人工巡檢帶來一定的安全威脅。這些光伏電站并網后帶來了大量的運營維護壓力，如常規設備檢測、光伏板巡檢等。傳統運維方式采用的是人工巡檢，效率低，大多運維人員依據經驗來判別設備故障，極易產生偏差，已不能滿足需求，無法實現安全高效的光伏巡檢目的。

針對在這些問題，通過無人機和熱紅外相機的搭配，實現無人機智能巡檢，提高光伏巡檢效率和安全性。無人機通過采集光伏組件的可見光、熱紅外圖像或EL數據，將可見光和熱紅外圖像實時存儲，可快速導出至PC端，后續利用無人機智能診斷軟件，對無人機采集的熱紅外圖像和可見光圖像進行智能化處理，實現組件不發電檢測、灰塵污垢遮擋、組件裂紋破損等故障引起的熱斑自動化診斷和定位。大大提高光伏電站的巡檢效率和故障診斷的服務光伏電力運維。

光伏電站還具有組件多、占地面積廣的特征，2名巡檢人員人工巡檢每日可巡檢約1MW，而1架無人機2名工作人員單日可巡檢約30MW。以200MW光伏電站為例，人工巡檢一遍約需要190天，無人機巡檢僅需要8天。通過無人機搭載的雙光相機，在短時間內掃描處于工作狀態中的光伏板，利用紅外影像清晰地呈現熱斑，通過開發大數據分析系統，精確定位到每一塊光伏組件，使檢修人員快速確定缺陷組件及部位，以此實現對光伏電站檢測區域的快速集中巡檢。

其次，通過圖像智能識別算法，對影像數據和基本目標提取，采用智能學習算法，分別對可見光和熱紅外影像數據進行篩選處理，可實現光伏板熱斑故障的智能判定，最終提供精確定位的熱斑故障報告，提高光伏發電的巡檢效率與質量。同時，極大減輕巡檢作業人員的勞動強度和勞動時間，作業效率和巡檢精細化程度較人工巡檢提升至少十倍，極大提高了后期數據的分析、缺陷診斷效率和質量，加大無人機的參與，可以有效補充終端采集監控覆蓋不足的問題，提高軟硬件設備資源利用率，助力企業實現良好的經濟收益和價值。

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