江西光伏电站运维系统

多年的行业数据积累，逐步形成了识别精细，漏检、误检率极低的AI模型，当前模型支持识别的缺陷细分数已达到119种，其中对电发电效率影响较大或易造成事故的缺陷大类共7种，当前已全部应用于无人机巡检，识别结果精细，同时对缺陷严重程度自动分级标注，准确定位高风险缺陷EL缺陷准确定位为保证EL图片质量，EL图片的信息承载量较小，且数量多，为了进一步保证安全并降低飞手现场操作难度，通过RTK结合空间定位算法实现EL缺陷组件及定位，无需飞手现场记录，即可保证EL的组件级定位，同时准确标注缺陷在组件上的分布情况，精细到电池片级，保证三光对比的准确性光伏电站智能巡检，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，用户信赖之选，欢迎来电！江西光伏电站运维系统

四、光伏电站巡检的方法光伏电站的巡检可以采用人工巡检和远程监控相结合的方式。人工巡检主要是对电站设备进行目视检查，通过观察和触摸来发现潜在的问题。远程监控可以通过监控系统实时监测电站的运行状态，及时发现电站的问题。两者相结合可以提高巡检的效率和准确性。在人工巡检中，巡检人员需要按照巡检计划进行巡检。巡检时需要注意安全，穿戴好防护设备，遵守相关操作规程。同时需要记录巡检过程中发现的问题和处理情况，为后续的维护和管理提供参考。在远程监控中，监控系统可以实时采集和传输电站的运行数据。巡检人员可以通过监控系统随时查看电站的运行状态，及时发现异常情况。江西光伏电站运维系统光伏电站智能巡检，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，您的可信赖之选，欢迎来电！

深度学习的EL、IR缺陷AI识别模型各类各地电站数据资源丰富，超大素材体量快速完善模型，以周为单位快速迭代，及时响应当前各类电站的场景升级，根据不同用户需求，提供可定制的缺陷识别模型，。EL、IR全站历史数据对比根据同一电站多次巡检进行的数据分析，这里面包括分类型的缺陷总数统计，缺陷类型出现占比统计，各片区在每次巡检中出现缺陷的概率，高频出现缺陷的组串组件统计，缺陷修复率以及缺陷修复后复现率等几类统计根据同一组件多次巡检进行的数据统计，将组件在每次巡检中出现的缺陷位置、类型、分析结果进行统计，以便时刻关注组件状态

依据缺陷识别和定位成果，自动生成缺陷报告。缺陷报告包括每个组串的缺陷概况统计、缺陷的类别、缺陷的定位，为运维人员提供依据。巡检报告包括：巡检概要总结、电站基础信息、电站地图概览（包括电站地图位置、片区分布、组件和组串分布、缺陷地图、正射影像地图），并支持按片区统计和查看各片区详细报告。人工智能图像识别算法，对采集到的图像进行处理分析，获得缺陷类型及相对于图像的位置。缺陷识别系统基于云端开发，可部署在任何有网络连接的地方，通过简单的原始影像上传后一键自动进行缺陷识别、分析和定位。巡检流程光伏电站智能巡检，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，您的信赖之选，期待您的咨询！

光伏巡检无人机的出现，使得光伏发电厂的工作人员从度的劳动中解放出来，只需要在巡检无人机管控平台上远程操作即可完成巡检任务，作业安全性得到大幅度提升，基本上规避了安全事故的发生。无人机通过航拍能够在较短的时间内完成高分辨率的图像采集，然后将这些图像信息实时传回无人机管控平台，工作人员在云平台上就能掌握巡检情况。欧普泰无人机搭载可见光、EL和红外摄像头有效识别光斑，发现异常及时上报，大幅度提升了光伏巡检效率。光伏电站智能巡检，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，您的信赖之选，期待来电！湖北无人机光伏电站运维哪家好

光伏电站智能巡检，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，用户的信赖之选，欢迎新老客户来电！江西光伏电站运维系统

巡：如何实现高效巡检？光伏电站一般规模较大，光伏面板分布位置分散，单位面积内面板分布数量较多，举例来说，一座100MW的光伏电站，光伏面板组件可高达40万块，而传统巡检基本采用“人+车”的方式进行，往往需要消耗大量时间和精力，无论是人员成本还是车辆成本都非常高。检：如何实现精细化故障判断？传统巡检中，往往采用人眼辨别提取的方式从影像数据中提取目标信息，比较容易产生纰漏，而且效率较低。同时，输出结果也会受到人员主观意识影响，准确性和标准化有待提升。江西光伏电站运维系统