热门 AI视觉识别算法助力无人机光伏运维巡检提质增效

光伏发电作为我国新能源发展的重要力量，一直以来规模在不断扩大。随着光伏电站数量增加，数据量成倍加大成为现实，现在的光伏电站运维平台已经难以满足深入分析与趋势预警的精细化管控等深层次需求。而5G、云计算、边缘计算、AI等科技的发展，如今利用无人机与AI视觉识别算法的有机结合,可以实现光伏电站的智能高效运维。使光伏电站迈入“无人值守、少人运维、远程监控、大数据提升”的集中智能化时代。

无人机智能巡检作为智慧光伏运维的重要手段，在国家新能源战略和“双碳”目标下具有不可替代的作用。针对一系列光伏巡检难题，无人机与AI视觉识别系统可实现对光伏电站问题精准检测、自动定位和持续跟踪。在保障运维效率和质量的同时，也可降低运维成本。

具体来说，无人机与AI视觉识别算法实现光伏电站智能巡检的技术路线如下:

1. 制定巡检方案。根据电站布局、关键设备分布等情况，设计无人机巡检航线方案。

2. 无人机图像采集。在电站上空采集高清影像和红外thermal图像。

3. 传输与存储。图像即时无线传输至终端，并云端存储。

4. AI视觉分析。利用深度学习算法分析图像，识别设备类型，检测光伏板缺陷、异常情况。

5. 生成巡检报告。自动生成详细的巡检报告，标注异常位置，输出诊断结果。

6. 故障预警和定位。提供预警提示功能，精确定位故障设备位置。

7. 运维人员处置。针对AI检测的异常情况，运维人员进行确认和现场处置。

8. 动态跟踪。持续监控已检测问题的进展，确保问题解决。

9. 数据积累。收集图像数据、巡检结果和处理反馈，不断优化算法模型。

经过持续的模型迭代优化，无人机与AI视觉识别系统可实现对光伏电站问题精准检测、自动定位和持续跟踪。这对我国大规模的光伏电站运维提供了重要技术支撑。

随着5G、云计算等技术在光伏电站的应用日趋成熟，无人机与AI视觉识别在光伏电站智能化运维中还蕴含着巨大的应用潜力。这可为保障我国光伏发电高效稳定运行提供坚实的技术保障，也是光伏行业智能化、服务化发展的重要体现。搭建健全的智能化运维体系，是光伏企业应对行业快速扩张的重要举措，也将进一步促进我国光伏产业进步和发展。