I. TheNnepieciešamībaIinteliģentsPkarstoelektriskaisIinspekcija
Dronu PV pārbaudes sistēma izmanto augstas izšķirtspējas dronu aerofotogrāfijas tehnoloģiju un mākslīgā intelekta algoritmus, lai īsā laikā visaptveroši pārbaudītu elektrostacijas, realizējot fotoelektrisko paneļu defektu identificēšanu, tīrības uzraudzību un citas funkcijas. Salīdzinot ar tradicionālajām manuālajām pārbaudēm, dronu pārbaudei ir daudz priekšrocību, piemēram, augsta efektivitāte, zemas izmaksas un laba drošība.
Praktiskā pielietojumā dronu fotoelektrisko pārbaudes sistēma iegūst lielu datu apjomu, izmantojot tālizpētes tehnoloģiju, un analizē datus, izmantojot mākslīgā intelekta algoritmus, ātri identificējot fotoelektrisko paneļu defektus, piemēram, karstos punktus, traipus, plaisas utt., un sniedzot zinātnisku un precīzu pārbaudes ziņojumu, kas ir pamats lēmumu pieņemšanai ekspluatācijas un apkopes personālam.
Turklāt dronu PV pārbaudes sistēma spēj nodrošināt arī PV paneļu normālu darbību, reāllaikā uzraugot PV paneļu tīrību, savlaicīgi atklājot un notīrot uzkrātos pelnus, mulču un citus objektus. Šī viedā pārbaudes programma ievērojami uzlabo PV elektrostaciju pārvaldības efektivitāti un elektroenerģijas ražošanas ieguvumus.
IIIzvietošanaPprogrammēšanasCkompozīcija
Programma izmanto bezpilota lidaparātu lidojuma platformu un pielāgotu mašīnu ligzdu ar perifērijas skaitļošanas termināli, lai pabeigtu PV spēkstaciju ikdienas patrulēšanu, un centralizētā vadības centra serverī izvietotā dronu pārbaudes sistēma var pabeigt visa programmu komplekta izveidi.
III.IzvietošanaPprogrammēšanasCkomponenti
1)KomponentsHot Spods
Karstās zonas, ko izraisa šūnu ražošana: silīcija materiāla defekti; nepilnīga malu noņemšana un malu īsslēgums šūnu ražošanas laikā; slikta saķepināšana, pārmērīga virknes pretestība; pārmērīga saķepināšana, PN savienojuma caurdegšanas īsslēgums.
2)NulleCstraumeFaults
Virtene kopumā nerada elektrības problēmas vai citas akumulatora elementu, komponentu problēmas, virknē var trūkt detaļu. Šādu kļūmju veidošanās tiešais cēlonis ir PV moduļa zemāka strāva, ko izraisa paneļa kopējā sakaršana, šādu kļūmju pamatcēlonis ir īsslēgumi līnijās, ko izraisa apdrošināšanas izdegšana, vaļīga līnija, kā rezultātā tiek pārtraukta ķēde.
3)DiodeFkaitējums
Karsto punktu veidošanās komponentu neparastas darbības dēļ. Atšķirībā no iepriekšminētajām divām kļūmēm, šī kļūme galvenokārt ir saistīta ar pašu fotoelektrisko moduli, un tā var būt fotoelektriskā moduļa iekšējā paneļa kļūme, diodes kļūme vai kļūme, ko izraisa apvedceļa stāvoklis; turklāt šo situāciju var izraisīt arī sadales kārbas metinājuma šuve.
4)StrukturālāCkorozija unOturFapvainojumus
5)CitiFapvainojumus
Dabas katastrofu, cilvēku radītu bojājumu, PV moduļu virsmas piesārņojuma, piemēram, putekļu, putnu mēslu un citu defektu, novērošana no liela augstuma, un tos var ātri fotografēt, lai tos identificētu tālākai diagnostikai.
IVPārbaudePprocess
1. PārbaudePlanning:Plānojiet bezpilota lidaparāta pārbaudes maršrutu, lai nodrošinātu uzdevuma zonas pārklājumu un izvairītos no atkārtotām pārbaudēm.
2. AutonomsTake-Off:Bezpilota lidaparāts (UAV) autonomi paceļas gaisā pa iepriekš noteikto maršrutu un koordinātām un nonāk pārbaudes stāvoklī.
3. Augsts-DdefinīcijaSūjināšana:Aprīkots ar augstas izšķirtspējas termiski infrasarkano kameru dronu, drons veic vispusīgu fotoelektrisko paneļu augstas izšķirtspējas uzņemšanu, lai nodrošinātu, ka tiek uztverta katra smalkā anomālija.
4. InteliģentsAanalīze:Izmantojot izvietoto servera platformu, fotografētie attēli tiek analizēti reāllaikā, un PV paneļu anomālijas tiek ātri identificētas.
5. Datu atsauksmes:Pārbaudes laikā iegūtie dati reāllaikā tiek nosūtīti atpakaļ uz vadības centru, sniedzot detalizētu informāciju turpmākai darbībai un apkopei.
Publicēšanas laiks: 2023. gada 8. decembris