95%缺陷识别率！自动飞行系统助力光伏电站高效运维

转载 2025-03-28 11:02 复亚智能来源：复亚智能

近年，随着全球绿色清洁能源的不断增长，太阳能发电产业迎来了高速发展。截至2024年年末，国内太阳能发电累计装机容量达到88666万千瓦，相较2023年末的60949万千瓦，新增装机规模高达27717万千瓦。庞大的装机规模和快速增长的市场使得光伏电站的运维管理成为一项亟待突破的难题，而传统的人工巡检方式已难以满足日益增长的运维需求。复亚智能推出的光伏面板自动巡检系统正以其高达95%的缺陷识别率和全自动巡检能力，已成为光伏电站高效、精准运维的重要助力。

光伏电站运维的现状与挑战

光伏组件在长时间运行过程中，难免受到自然环境、气候变化以及外部污染等因素的影响。高温、尘埃、局部遮挡、组件裂损等问题，都会导致光伏组件发电效率下降，甚至引发设备故障。例如，热斑现象不仅会引起局部温度急剧上升，加速材料老化，还可能引发组件烧毁等严重故障，从而对电站的整体安全性和经济效益造成直接影响。

光伏电站传统巡检主要依赖人工进行地面巡视和手持检测仪器进行现场检测。由于电站面积通常较大且地形复杂，人工巡检不仅耗时耗力，而且容易出现漏检或误判现象。一旦出现设备异常，往往难以及时发现并处理，进而造成更大损失。尤其在大规模光伏电站中，人工巡检所需的人力、物力和时间成本均较高，迫切需要一种高效、准确、智能的巡检方式来保障电站安全、稳定运行。

自动飞行系统：技术创新赋能光伏运维

复亚智能自动飞行系统基于先进的AI图像识别技术和全自动飞行控制技术，集成无人机自动机场、智能无人机、AI识别技术与自动飞行能力，构建起一套高效、智能的光伏场站智能巡检体系。提供了一套从航线规划、数据采集、缺陷识别到报告生成的全流程智能巡检解决方案。系统从应用场景入手，通过软件与硬件的紧密配合，实现了无人机在光伏电站中的自主巡检，从而大幅提升运维效率和数据准确性。

复亚无人机全自动光伏巡检演示‍

全自动航线规划，智能仿地飞行

全自动化的航线规划功能带来更好使用体验，新用户只需在地图上框定场站区域，系统便能方便快捷的建立光伏电站二维模型，自动生成专属正射影像底座。基于这一底座，首次创建巡检任务时，系统可自动识别出场内所有光伏组件的位置分布，并生成最佳巡检航线。对于地形起伏较大的山地光伏场站，该系统具备仿地飞行能力，能实时根据实际地形高度调整飞行高度，规避障碍物，确保巡检数据的完整性和准确性。这种自动化规划能力大大缩短了巡检准备时间，同时避免了人工规划路线时可能出现的疏漏。

AI图像识别，高达95%的缺陷识别率

在飞行过程中，无人机不仅采集可见光影像，更同步获取热成像数据。借助多维度数据融合和先进的AI图像识别算法，系统能够快速分析光伏组件表面状态，精确定位热斑、裂损、遮挡等多种常见缺陷。相较于人工巡检，系统在缺陷检测上的识别率高达95%，既能降低漏检风险，也能减少误判，为运维决策提供可靠的数据支持。数据在飞行过程中实时传输至复亚睿云平台，经过AI分析后生成直观、详尽的巡检报告，从而为后续维修提供准确依据。

自动生成报告，工单闭环管理

巡检任务完成后，系统自动生成包含缺陷位置、故障类型、巡查时间等详细信息的报告，并支持一键派遣维修工单。对于疑似隐患，还可通过一键复飞实现二次排查。这一自动化报告功能不仅提高了信息传递的速度，还使得维修人员能够迅速定位故障点，及时制定和执行维修计划，降低光伏组件因故障导致的发电损失，实现运维工作的闭环管理。

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自动巡检系统，效率提升4～5倍

以一座100兆瓦的集中式光伏电站为例，传统巡检需要3名巡检人员连续工作6至7天，耗费大量人力和时间。而复亚智能自动飞行系统仅需一架无人机，即可在10小时内完成同样范围的巡检任务。效率提升4至5倍的同时，人工巡检所存在的安全风险也得到了有效降低。复亚自动飞行系统的应用，既节约了人力成本，又提升了巡检数据的准确性，为光伏电站的长期稳定运行提供了有力保障。

复亚智能自动飞行系统凭借其高效、精准的巡检能力，有效弥补了传统人工巡检的不足，为光伏电站提供了安全、高效的运维方案。未来，复亚智能将不断提升巡检效率和故障诊断的准确性，在硬件性能、飞行控制及图像识别等方面持续优化，为各类复杂场景下的运维管理提供更加完善、可靠的解决方案。

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