I. ItuNkebutuhan dariIcerdasPpanasvoltaikIinspeksi
Sistem inspeksi PV drone menggunakan teknologi fotografi udara drone definisi tinggi dan algoritme kecerdasan buatan untuk memeriksa pembangkit listrik secara komprehensif dalam waktu singkat, mewujudkan identifikasi cacat panel fotovoltaik, pemantauan kebersihan, dan fungsi lainnya. Dibandingkan dengan inspeksi manual tradisional, inspeksi drone memiliki banyak keunggulan seperti efisiensi tinggi, biaya rendah, dan keamanan yang baik.
Dalam penerapan praktisnya, sistem inspeksi fotovoltaik drone memperoleh data dalam jumlah besar melalui teknologi penginderaan jauh dan menganalisis data tersebut menggunakan algoritma kecerdasan buatan, dengan cepat mengidentifikasi cacat pada panel fotovoltaik seperti titik panas, noda, retakan, dll., dan menyediakan a laporan inspeksi yang ilmiah dan akurat, yang menjadi dasar pengambilan keputusan bagi personel pengoperasian dan pemeliharaan.
Selain itu, sistem inspeksi PV drone juga mampu memastikan pengoperasian normal panel PV dengan memantau kebersihan panel PV secara real-time, mendeteksi dan membersihkan akumulasi abu, mulsa, dan objek lainnya secara tepat waktu. Program inspeksi cerdas ini sangat meningkatkan efisiensi manajemen dan manfaat pembangkit listrik pembangkit listrik PV.
II. PenyebaranPprogramCkomposisi
Program ini menggunakan platform penerbangan UAV dan sarang mesin yang disesuaikan dengan terminal komputasi tepi untuk menyelesaikan patroli harian pembangkit listrik PV, dan sistem inspeksi drone yang diterapkan di server pusat kendali terpusat dapat menyelesaikan pembangunan seluruh rangkaian program.
AKU AKU AKU. PenyebaranPprogramCkomponen
1)KomponenHot Spot
Titik panas yang disebabkan oleh pembuatan sel: cacat bahan silikon; penghilangan tepi yang tidak lengkap dan korsleting tepi selama pembuatan sel; sintering yang buruk, resistansi seri yang berlebihan; sintering berlebihan, hubung singkat burn-through sambungan PN.
2)NolCterkiniFkesalahan
Senar secara keseluruhan tidak menimbulkan masalah listrik atau masalah lain pada sel baterai, komponen, rangkaian mungkin ada bagian yang hilang. Penyebab langsung dari terbentuknya kegagalan tersebut adalah rendahnya arus modul PV yang disebabkan oleh pemanasan keseluruhan panel, akar penyebab kegagalan tersebut antara lain saluran hubung singkat yang disebabkan oleh asuransi terbakar, saluran kendor yang mengakibatkan sirkuit yang rusak.
3)DiodaFpenyakit
Pembentukan titik panas karena pengoperasian komponen yang tidak normal. Berbeda dengan dua kegagalan di atas, kegagalan ini terutama terkait dengan modul fotovoltaik itu sendiri, mungkin kegagalan panel internal modul fotovoltaik atau kegagalan dioda atau kegagalan yang disebabkan oleh keadaan bypass; selain itu, pengelasan kotak persimpangan juga akan menyebabkan situasi ini.
4)StrukturalCorrosi danOsanaFkesalahan
5)LainnyaFkesalahan
Pengamatan bencana alam, kerusakan akibat ulah manusia, polusi pada permukaan modul PV seperti debu, kotoran burung dan kesalahan lainnya dari ketinggian, dan dapat dengan cepat difoto untuk diidentifikasi untuk diagnosis lebih lanjut.
IV. InspeksiPproses
1. InspeksiPperencanaan:rencanakan jalur inspeksi UAV untuk memastikan cakupan area tugas dan menghindari inspeksi berulang.
2. OtonomTbaiklah-Off:UAV lepas landas secara mandiri sesuai dengan jalur dan koordinat yang telah ditentukan, dan memasuki kondisi inspeksi.
3. Tinggi-DdefinisiSberseru:Dilengkapi dengan drone kamera inframerah termal definisi tinggi, drone ini melakukan pemotretan panel fotovoltaik definisi tinggi secara menyeluruh untuk memastikan bahwa setiap kelainan halus dapat ditangkap.
4. CerdasAanalisis:menggunakan platform server yang diterapkan, gambar yang difoto dianalisis secara real time, dan kelainan pada panel PV diidentifikasi dengan cepat.
5. Umpan Balik Data:Data yang diperoleh dari inspeksi diumpankan kembali ke pusat komando secara real time, memberikan referensi terperinci untuk pengoperasian dan pemeliharaan selanjutnya.
Waktu posting: 08-Des-2023