河南无人机EL光伏电站运维智能系统

EL、IR缺陷识别通过无人机采集数据后，上传到欧普泰云，AI分析组件缺陷，红外缺陷检出率95%，EL缺陷检出率90%，检出率随着样本量的持续增加也在持续提高。EL缺陷组件级自动定位利用RTK及空间定位技术，配合电站数字孪生模型，实现了EL缺陷的组件级定位，解决了GPS精度导致的定位误差，同时降低了由于EL照片数量多导致的核对效率低，为EL全站检测奠定了基础。数字孪生模型通过无人机对电站进行航拍获取正射地图，然后对正射地图按照组串施工图纸进行片区、组串、组件三个层级的绘制，该地图可对电站进行组件级别的管理，也可用于手机端进行缺陷定位。光伏电站智能运维，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，用户的信赖之选！河南无人机EL光伏电站运维智能系统

常规的人工巡检方式不仅需要耗费大量的人工及时间成本，同时巡检人员工作也存在一定的危险性。如此一来，光伏电站的后期运维巡检成了电站业主的一块心病。而人工智能的发展，给光伏电站巡检指明了一个新方向。结合光伏电站运维巡检的技术要求与特点，诸多电站业主以及光伏企业家都不约而同的瞄准了智能无人机技术。在不少光伏业内人士眼中，智能无人机技术已成为了光伏电站运维巡检的新出路。智能无人机在电力线巡检中的运用早已不新鲜，如今国内多地的电网电力线巡检都采用了无人机，并取得了不错的效果。河南光伏电站运维厂家供应光伏电站智能巡检，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，可信赖之选，欢迎新老客户来电！

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。

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，选择上海欧普泰科技创业股份有限公司，用户可信赖之选，欢迎新老客户来电！

EL缺陷精细识别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30种以上，并精细的找到图片上的缺陷，针对不同电站我们可以根据不同需求展示不同类型的缺陷，做到EL的精细识别EL缺陷准确定位EL图片数量多，位置信息不稳定，逐一调整图片工作量大且收益小，通过RTK结合空间定位算法实现EL缺陷组件及定位，同时准确标注缺陷在组件上的分布情况，做到缺陷点分析，实现精细的散光对比光伏电站智能巡检，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，用户的信赖之选，期待新老客户来电！山东无人机EL光伏电站运维参考价格

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监：如何实现设备动态监测？随着电站的精细化管理需求越来越高，设备动态监测的需求也越来越高，而传统巡检由于设备基数大，例行巡检周期长，同时还要考虑到大风、沙尘等不适合巡视的时间，无法做到随时随地对目标物体状态进行监测。察：如何挖掘数据深层价值？光伏电站涵盖海量数据，包括巡检数据、设备发电数据、地形数据等，如何从巡检大数据中挖掘数据的深层价值，为客户提供增值服务，如从无人机热红外遥感大数据中分析设备性能劣化趋势、故障预判等，成为能源数字化时代的需求。在光伏产业进入微利时代的，每一分发电量的提升都极其关键。光伏企业想要提高质量控制和运维管理效率，一套高效巡检、智能运维、安全可靠的光伏电站智能巡检解决方案必不可少。河南无人机EL光伏电站运维智能系统