电力建设作为驱动社会绿色转型与能源结构升级的核心领域，面临着满足日益增长能源需求的艰巨任务。因此，提升电力线路检测精度与作业效率成为行业发展的关键瓶颈，亟需创新科技与先进管理模式的融合与创新，以突破现有局限。

项目背景

该光伏电站坐落于四川凉山彝族自治州地区，平均海拔在4200-4600米，分布面积广，组件数量多，共计210mw。地处地形复杂、气候多变的高原地带，不仅自然条件苛刻，而且对电力传输系统的要求极高。四川凉山彝族自治州一电力单位引进昊舜视讯HVP-M350换电机场及无人机智能管控系统，旨在通过高科技手段革新传统巡检模式，提升作业效率与安全性，确保电力供应稳定可靠。

HVP-M350L Plus换电机场

具体实施与成效

1.全自动无人机起飞与自主导航

无需人工现场操作，实现无人机的全天候自主起飞与降落。通过预设航线和利用GPS卫星定位系统，无人机能够精准执行巡检任务，自主穿越复杂地形，大大降低了天气因素对巡检工作的影响。

无人机快速升空

2. 长距离续航与自主换电技术

所采用的无人机具备长航时特性，单次飞行时间30-40分钟可覆盖半径为7公里的巡检范围，确保了无人机能够在广袤复杂的山区环境中进行长距离连续作业。当电量即将耗尽时，无人机自主返回机场精准降落并自动更换电池，整个过程无需人工干预，90秒换电即刻起飞继续巡检作业。

以下视频来源于

昊舜视讯

，时长00:54

3.  高效光伏板检测与分析

通过搭载专业的光伏板检测传感器，无人机能够从空中对大规模光伏阵列进行快速扫描，系统能够自动识别光伏板表面的污渍积累、裂纹、热斑等常见问题，技术人员能够迅速定位故障区域，安排维修工作，确保光伏电站持续高效运行。

流程概要如下

高清图像获取：结合红外热成像，在复杂光照环境中细致捕捉导线状态，涵盖潜在的热异常、损伤及外物附着迹象。

数据预处理：实时无线传输图像至地面站，执行去噪、增强与格式标准化，为精确分析奠定基础。

深度学习特征辨识：借助深度学习模型，对预处理图像进行特征挖掘，区分导线正常与异常特征（如断裂、磨损等），此过程基于海量标注样本的机器学习实现。

即时反馈与报告：发现损伤立即报警，并自动生成详尽报告，含时间、位置、损伤类型，辅以高清与热成像图片，促进快速响应。

持续优化机制：将识别结果反馈至训练模型，不断迭代升级，增强算法在未来监测中的准确度与效率，确保系统长期的进化与信赖度。

4.预防性维护

系统通过对历史数据的深度挖掘与分析，预测光伏组件及输电线路的老化趋势和潜在故障点，提前制定维护计划，避免突发故障造成的供电中断，延长了电力设施的整体使用寿命。

自昊舜视讯无人机巡检技术在该光伏电站投入使用以来，不仅显著提升了光伏板、电力线路检测的精确度与覆盖面，还极大增强了运维工作的安全性和效率。据初步统计，与传统巡检方式相比，使用无人机巡检后，巡检效率提升了约50%，同时人工巡检中的安全隐患减少了80%以上。昊舜视讯HVP-M350L Plus换电机场与无人机智能管控系统的成功应用，展现了无人机巡检技术在偏远及复杂地区的能源供应稳定，为其他面临相似挑战的地区提供了可借鉴的典范。