江西无人机EL光伏电站运维

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，欢迎新老客户来电！江西无人机EL光伏电站运维

EL数据采集-自研EL数据1、GPS定位欧普泰运用先进的软件算法和地图技术实现缺陷组件精确定位，结合移动端小程序可轻松导航至缺陷组件位置，引导运维人员消缺。2、高精度、智能化自研1,210万像素全画幅背照式CMOS影像传感器，具有高感光度和15+级动态范围表现力，使用了新的影像处理器可以实现精细的自动对焦。3、操控便捷实时飞行画面信息显示、IP44的防尘防水等级、且相机自带防抖功能等，视频及拍照双模式。4、高效率、低成本无人机EL便携易操作、检测速度快、覆盖范围广，效率可提升5-8倍。常规人工检测约每天300-500块，使用S20每小时可达300块。安徽光伏电站运维厂家供应光伏电站智能巡检，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！

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

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，选上海欧普泰科技创业股份有限公司，用户的信赖之选！

EL的高清影像，能进行精细分析，深度挖掘光伏板隐裂，破片等更多目力不能及的深层问题，EL作为欧普泰多年的主攻方向，我们自研EL相机并赋能至无人机，无人机巡检时，我们也对产线上关注的问题和架设完成的电站所关注的问题进行了分类处理，当前已经完成多个电站的全量检测，发现了大量红外及可见光无法发现的缺陷，同时针对EL缺陷的严重程度和影响进行了分类分级，更好的协助运维人员给出组件缺陷的比较好修复方式并对未来的状况进行合理化预测光伏电站智能运维，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，欢迎新老客户来电！上海无人机红外光伏电站运维智能系统

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一个高性能的电站，不仅要设计正确，施工质量优异，还需要有高水平的生产、运维等后期服务。正确的运维不仅可以提高发电量，还可以提高设备和电站寿命。通常巡检的项目和内容可以参考以下内容：01定期检查光伏组件表面清洁情况，若发现有严重灰尘、鸟粪或杂草等遮挡的情况要及时清理。影响光伏发电站发电量的首要问题是组件表面的清洁问题，特别是在雨水比较少，风较大的地区，粉尘遮挡对年发电量的影响普遍都在5%~10%左右。要定期检查光伏发电阵保每一块光伏组件盖板玻璃无破损、边框完好。固定压块和螺栓紧固、接线盒温升正常，无鼓包、无发热变色无融化变形、烧毁等问题，接线盒内旁路二极管工作及温升正常。对于有破损和故障的组件要及时更换，以免造成更大故障和危害。江西无人机EL光伏电站运维