无人机光伏电站运维管理:软件部署方案

2024-03-22

行业概述

光伏电站的安全稳定运行对确保供电的稳定性至关重要。光伏组件和设备在长年累月的使用过程中会出现老化,灰尘或污染物堆积,就会影响发电效率,为了延长设备使用寿命,定期巡检尤为必要。

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通过定期的巡检维护,能够及时发现电站潜在的安全隐患,防止事故发生;保证设备的通风及散热良好,保持发电效率;巡检过程中获取的数据也可为光伏电站的运维工作提供数据支撑,优化运维管理;实现预防性维护,避免设备在故障状态下长时间运行,减少维修成本。

光伏电站巡检软件概述


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软件基于B/S架构,利用“云平台+算法应用容器”框架,借助人工智能技术,实现光伏电站无人机的一体化管控平台,提高电站的巡检效率。

依据先进的双光融合识别模型,同步解译双光信息,综合判断,精准识别组串数量和缺陷,定位精确,精准分级,可实现故障自动划分危险级别,提供可靠的故障诊断和定位服务。此外,它还能生成详尽的巡检报告,帮助电站管理人员及时发现并解决问题。

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配合智能 App,实现一线班组执行消缺任务“最后一公里”导航的需求,根据下发的位置精准导航到故障所在组串,滤除无用信息,展示效果直观不繁杂, 巡检完成后可自动生成消缺报告。

实现了地空一体化巡检,空中巡检与地面巡检的数据可以实时传输、共享和分析,为电站运维提供更为全面和准确的信息。

智能APP


1.智能巡检飞行App

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针对光伏巡检做了针对性的开发,降低巡检难度,无需专业的飞手,也可完成巡检任务。该 APP 可以与后端平台实现联动, 实现巡检数据和航线数据的互联互通。

2.故障消缺App

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基于 Android 移动设备进行开发,便于检修人员手持移动设备进行故障消缺和检修导航等任务。

巡检流程


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软件算法识别指标


类型

可检项目

识别数据源

别方案

组件故障

组件热斑(玻璃爆裂、玻璃表面异物、电池裂片、组件烧坏及阴影、灰尘、雪和附着物遮挡、草木遮挡等问题、电池片、组件、组串可能存在的其他问题)

红外图片、可见光图片

无人机自主飞行,间隔拍摄图片,后期将图片导入系统

二极管故障(电池片制造原因造成热斑、硅材料缺陷、电池制造过程中去边不彻底、边缘短路、烧结不良、串联电阻二极管过大、烧结过度、PN结烧透短路、混入低效电池片、电池片衰减不一致等)

红外图片

低电流故障(组件接线盒问题、组串整体不发电)

红外图片

组串识别

组串数量及位置

正射影像

目标检测

日常

外来入侵

视频

根据红外或可见光轮廓识别

起火

目标检测、红外高温

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