金鸿泰

光伏电站无人机智能巡检诊断系统

SolarFly速福来无人机智能巡检诊断系统，基于可搭载热红外成像相机和可见光成像相机的无人机，采集光伏组件发电运行数据信息，针对光伏电站幅员辽阔，地形起伏等特点，利用图像处理技术和光伏组件故障检测技术，自主研发图像处理算法，结合摄影测量技术，实现自动探测组件灰尘、污垢、裂痕、遮挡、发热等异常情况，通报异常详情及精确位置信息，是光伏电站高效的、智能化的、组件级巡检诊断工具。

系统优势/功能：

1.巡检效率高，大幅缩减光伏电站日常巡检发现设备故障的时间，有效提高电站巡检效率与精确性，具有更高的经济效益；

2.巡检精度高，采用基于软件的图像处理技术，设备故障诊断精准度优于95%，故障板定位误差优于2m，大大减少了因故障误判导致的无用功；

3.一键式全自动化巡检，系统采用自主研发图像处理算法，无需人工参与，自动生成智能巡检诊断报告与故障地图，操作简单，降低运维人员工作量。

4.设备覆盖广，解决了电站建设类型不同、组件难于巡检的难题，避免了常规人工巡检的人员安全隐患；

5.全方位系统诊断，结合历史数据分析，可对光伏电站进行全面评估，并对电站故障进行有效预测。

双镜头双模式传感器

采用先进的Flir Tau2 13mm热红外传感器和Sony QX1 20mm可见光相机。热红外相机分辨率为640×512，视场角为45°×37°，测温敏感度为0.05K，辐射等级为2^14，能够有效地定量化检测出太阳能电池板的微小温度差异；可见光相机的分辨率为2000万像素，视场角60°×47°，能够清晰地显示电池板表面的脏污及破损等问题。两个传感器同步采集相近视场的影像数据，方便了进一步的影像分析和数据处理.

经济价值

以一个40MW的大型地面光伏电站为例

传统运维模式：2名巡检人员，每天巡检组件是否损坏，拿电流表逐一检测，巡视一遍需要花费7-10天，根据人工经验判断故障问题，对人员经验依赖性强，人工成本高，设备故障发现效率低，影响电站效益。

无人机巡检模式： 1个人操作，自动化采集组件热红外图像和可见光图像，无需人工检测，巡视一遍约4小时，对获取的海量数据自动分析判断故障，自动形成专业分析报告，人员经验依赖性弱，设备故障发现效率高，提升电站消息。

工作流程

规划路径

智能飞行

无人机按照设定路线以及设定高度，在光伏电站全自主飞行；

当无人机低电量时，自动返航至设定地点；

突然降雨/紧急情况时，一键控制无人机返航至设定地点；