I. DeNnødvendigheten avIntelligentPvarmevoltaiskInspeksjon
Drone PV-inspeksjonssystemet bruker høyoppløselig drone-luftfotograferingsteknologi og kunstig intelligens-algoritmer for å inspisere kraftstasjoner på kort tid, og realisere feilidentifikasjon av solcellepaneler, renslighetsovervåking og andre funksjoner. Sammenlignet med tradisjonell manuell inspeksjon har droneinspeksjon mange fordeler som høy effektivitet, lav kostnad og god sikkerhet.
I praktisk anvendelse innhenter dronens fotovoltaiske inspeksjonssystemet en stor mengde data gjennom fjernmålingsteknologi og analyserer dataene ved hjelp av kunstig intelligens-algoritmer, raskt identifisere defekter på solcellepanelene som varme flekker, flekker, sprekker, etc., og gir en vitenskapelig og nøyaktig inspeksjonsrapport, som er beslutningsgrunnlag for drifts- og vedlikeholdspersonellet.
I tillegg er drone PV-inspeksjonssystemet også i stand til å sikre normal drift av PV-paneler ved sanntidsovervåking av renheten til PV-panelene, rettidig deteksjon og rengjøring av akkumulert aske, mulch og andre gjenstander. Dette intelligente inspeksjonsprogrammet forbedrer administrasjonseffektiviteten og kraftgenereringsfordelene til PV-kraftverk betydelig.
II. UtplasseringProgramComposisjon
Programmet bruker UAV-flyplattformen og tilpasset maskinreir med kantdataterminal for å fullføre den daglige patruljeringen av PV-kraftverk, og droneinspeksjonssystemet som er utplassert på serveren til det sentraliserte kontrollsenteret kan fullføre konstruksjonen av hele settet med programmer.
III. UtplasseringProgramComponenter
1)KomponentHot Sgryte
Hot spots forårsaket av celleproduksjon: silisiummaterialdefekter; ufullstendig kantfjerning og kantkortslutning under celleproduksjon; dårlig sintring, overdreven seriemotstand; overdreven sintring, PN-kryss-gjennombrenningskortslutning.
2)NullCaktueltFault
Strengen som helhet genererer ikke strømproblemer eller andre problemer med battericeller, komponenter, streng kan mangle deler. Den direkte årsaken til dannelsen av slike feil er den lavere strømmen til PV-modulen forårsaket av den generelle oppvarmingen av panelet, grunnårsaken til slike feil inkluderer kortslutningslinjer forårsaket av utbrent forsikring, linjen er løs, noe som resulterer i en brutt krets.
3)DiodeFsykdom
Dannelse av varme flekker på grunn av unormal drift av komponenter. I motsetning til de to ovennevnte feilene, er denne feilen hovedsakelig relatert til selve solcellemodulen, kan være feil på fotovoltaisk modul internt panel eller diodefeil eller feil forårsaket av bypass-tilstanden; i tillegg vil koblingsbokssveisingen også føre til denne situasjonen.
4)StruktureltCorrosjon ogOderFaults
5)AnnenFaults
Observasjon av naturkatastrofer, menneskeskapte skader, forurensning på overflaten av PV-moduler som støv, fugleskitt og andre feil fra stor høyde, og kan raskt fotograferes for å identifisere for videre diagnose.
IV. UndersøkelseProcess
1. InspeksjonPlanning:planlegge inspeksjonsbanen til UAVen for å sikre dekning av oppgaveområdet og unngå gjentatte inspeksjoner.
2. AutonomTake-Off:UAVen tar av autonomt i henhold til den forhåndsinnstilte banen og koordinatene, og går inn i inspeksjonstilstanden.
3. Høy-DefinisjonStuting:Utstyrt med en høyoppløselig termisk infrarød kameradrone, utfører dronen allround, høyoppløselig fotografering av solcellepaneler for å sikre at alle subtile abnormiteter fanges opp.
4. IntelligentAanalyse:ved hjelp av den utplasserte serverplattformen analyseres de fotograferte bildene i sanntid, og unormalitetene til PV-panelene blir raskt identifisert.
5. Datatilbakemelding:Dataene innhentet fra inspeksjonen føres tilbake til kommandosentralen i sanntid, og gir detaljert referanse for påfølgende drift og vedlikehold.
Innleggstid: Des-08-2023