|应用背景

能源结构转型加速，光伏发电成为清洁能源领域关键支柱，中国光伏发展尤为突出。截至 2024 年 12 月底，太阳能发电装机容量约 8.9 亿千瓦，同比增长 45.2% 。大型地面电站、分布式光伏及山地光伏项目规模不断扩大。电站规模快速增长也让运维管理压力剧增。光伏行业亟待借助智能化技术，提升巡检效率、降低成本，保障电站发电收益，为行业高质量发展注入新动力。

|光伏巡检平台

飞鱼光伏巡检平台是一款集无人机智能巡检、 AI 数字化建模、缺陷自动识别与检修管理于一体的综合性解决方案，旨在提升光伏电站运维效率与精准度。通过地空一体化协同、AI智能分析及多终端联动，实现电站巡检的数字化、自动化和智能化。

|核心功能

1-地空一体化集成

实时显示电站名称、装机容量、无人机状态、巡检记录及历史统计（支持图表切换与下载）。新建电站→上传底图（大疆智图生成）→ AI 自动建模（识别组串、箱变等元素）→组串编辑与统计。

2-AI 数字化建模

通过自动 AI 建模技术，快速构建电站三维模型，精准识别光伏组串、箱变等设备，实现数字化电站管理。

3-无人机远程监控

实时追踪无人机状态（位置、电池、航线执行）、实时视频流、存储信息等。

4-巡检任务全流程管理

从任务创建、航线规划自动巡检、数据上传、AI 缺陷识别（热斑、低电压、二极管故障）到人工审核、报告生成及检修任务发布，实现一站式闭环管理。

5-智能航线

自动航线规划，基于组串排布生成优化航线（自动收缩覆盖区域、中心飞行、仿地模式）；手动航线规划，支持手动打点与参数调整。

6-移动端应用

巡检 APP ：支持离线 / 在线模式，实现无人机一键起降、实时监控及数据上传，支持断点续飞与任务进度追踪。

检修 APP ：提供缺陷导航、离线检修及数据同步功能，支持检修状态标记、照片上传及电子报告下载。

|技术优势

1-AI 技术深度应用

通过 AI 算法实现设备自动识别、缺陷精准定位及智能分析，提升缺陷检测准确率。

2-离线支持与数据安全

支持离线模式下的巡检与检修，保障弱网环境下的业务连续性，数据本地存储并自动同步云端。

3-多端协同与权限管理

网页端、移动端数据实时同步，支持分级权限管理，确保数据安全与操作规范。

4-精准报告输出

一键生成包含缺陷定位、热红外图、维修建议的PDF报告。

|典型应用流程

流程通过无人机与多端协同（网页端、APP），实现光伏电站巡检（规划→执行→分析→报告→闭环）的高效化、精准化与全闭环管理。

1-航线规划

规划无人机巡检的飞行路线。通过自动或手动模式生成航线（支持仿地飞行、组串级优化），调整飞行参数（高度、速度、拍照间隔），导出航线文件（KMZ格式），供无人机自动巡检APP调用。

2-新建任务

创建巡检任务并绑定航线。填写任务名称、巡检类型（全面/局部）、选择电站及对应航线，支持跳转至航线规划平台补充规划（若无合适航线）。

3-自动巡检

控制无人机执行巡检任务。从云端或本地加载 KMZ 航线文件，确认 RTK 状态、电池电量、风速等安全条件，无人机按预设航线自动飞行，实时监控状态（位置、电量、视频流），因天气或电量中断后，可恢复任务继续执行（断电续飞）。

4-巡检数据上传

将无人机采集的图片/视频上传至平台。取下无人机 SD 卡，将数据打包为 zip 格式，通过任务管理界面选择对应任务，上传数据至云端。

5-数据AI识别/人工审核（核心环节）

自动分析巡检数据，识别光伏组件缺陷。缺陷类型：热斑、低电压、二极管故障等。精准定位：组串级缺陷标定，输出缺陷坐标与热红外/可见光对比图。结合人工审核对 AI 识别结果进行复核与修正。审核人员通过平台查看缺陷识别结果，支持手动调整缺陷类型、位置标记及分类统计。

6-生成巡检报告

输出标准化巡检报告。包含：封面信息（电站名称、时间、编制单位），缺陷分布全图、统计图表（缺陷类型/数量占比），详细缺陷列表（坐标、图片、维修建议）。报告格式为 PDF ，支持下载与打印。

7-任务发布

派发检修工单，形成运维闭环。将报告与缺陷列表推送至光伏检修 APP ，检修人员通过 APP 导航至缺陷点，完成消缺并反馈结果。