I. TheNnepieciešamībaIinteliģentsPkarstgalvainsIpārbaude
Drona PV pārbaudes sistēma izmanto augstas izšķirtspējas dronu aerofotografēšanas tehnoloģiju un mākslīgā intelekta algoritmus, lai īsā laika periodā visaptveroši pārbaudītu spēkstacijas, realizējot fotoelektrisko paneļu defektu identificēšanu, tīrības uzraudzību un citas funkcijas. Salīdzinot ar tradicionālo manuālo pārbaudi, dronu pārbaudei ir daudz priekšrocību, piemēram, augsta efektivitāte, zemas izmaksas un laba drošība.
Praktiskā pielietojumā drona fotoelementu pārbaudes sistēma iegūst lielu datu apjomu, izmantojot attālās uzrādes tehnoloģiju, un analizē datus, izmantojot mākslīgā intelekta algoritmus, ātri identificējot fotoelektrisko paneļu defektus, piemēram, karstos punktus, traipus, plaisas utt. zinātnisku un precīzu pārbaudes ziņojumu, kas ir par pamatu lēmumu pieņemšanai ekspluatācijas un apkopes personālam.
Turklāt dronu PV pārbaudes sistēma spēj nodrošināt arī normālu PV paneļu darbību, reāllaikā uzraugot PV paneļu tīrību, savlaicīgi atklājot un notīrot uzkrātos pelnus, mulču un citus objektus. Šī viedā pārbaudes programma ievērojami uzlabo PV spēkstaciju pārvaldības efektivitāti un elektroenerģijas ražošanas priekšrocības.
II. IzvietošanaProgramCopozīcija
Programma izmanto UAV lidojumu platformu un pielāgotu mašīnu ligzdu ar malu skaitļošanas termināli, lai pabeigtu PV spēkstaciju ikdienas patrulēšanu, un centralizētā vadības centra serverī izvietotā dronu pārbaudes sistēma var pabeigt visu programmu komplektu.
III. IzvietošanaProgramCoponenti
1)KomponentsHot Spods
Karstie punkti, ko izraisa šūnu ražošana: silīcija materiāla defekti; nepilnīga malu noņemšana un malas īssavienojums šūnu ražošanas laikā; slikta saķepināšana, pārmērīga sērijas pretestība; pārmērīga saķepināšana, PN savienojuma izdegšanas īssavienojums.
2)NulleCsteidzīgsFault
Virkne kopumā nerada elektrības problēmas vai citas problēmas ar akumulatoru elementiem, komponentiem, virknē var trūkt daļas. Tiešais šādu bojājumu rašanās cēlonis ir PV moduļa zemākā strāva, ko izraisa paneļa kopējā sasilšana, šādu bojājumu galvenais cēlonis ir īssavienojuma līnijas, ko izraisījusi apdrošināšanas izdegšana, līnija ir vaļīga, kā rezultātā pārtraukta ķēde.
3)DiodeFvājums
Karsto punktu veidošanās sastāvdaļu neparastas darbības dēļ. Atšķirībā no iepriekšminētajām divām kļūmēm, šī kļūme galvenokārt ir saistīta ar pašu fotoelektrisko moduli, tā var būt fotoelektriskā moduļa iekšējā paneļa atteice vai diodes atteice vai atteice, ko izraisa apvedceļa stāvoklis; turklāt sadales kārbas metināšana arī novedīs pie šādas situācijas.
4)StrukturālsCorozija unOturFaults
5)CitsFaults
Novēro dabas katastrofas, cilvēka radītus bojājumus, PV moduļu virsmas piesārņojumu, piemēram, putekļus, putnu izkārnījumus un citus defektus no liela augstuma, un tos var ātri nofotografēt, lai identificētu turpmākai diagnostikai.
IV. PārbaudeProcess
1. PārbaudePnosēšanās:plānojiet bezpilota lidaparāta pārbaudes ceļu, lai nodrošinātu uzdevuma zonas pārklājumu un izvairītos no atkārtotām pārbaudēm.
2. AutonomsTake-Off:UAV paceļas autonomi saskaņā ar iepriekš iestatīto ceļu un koordinātām un pāriet pārbaudes stāvoklī.
3. Augsts-DdefinīcijaSzvanīšana:Aprīkots ar augstas izšķirtspējas termiskās infrasarkanās kameras dronu, drons veic visaptverošu augstas izšķirtspējas fotoelektrisko paneļu fotografēšanu, lai nodrošinātu, ka tiek fiksētas visas smalkās novirzes.
4. InteliģentsAanalīze:izmantojot izvietoto servera platformu, fotografētie attēli tiek analizēti reāllaikā un ātri tiek identificētas PV paneļu novirzes.
5. Atsauksmes par datiem:Pārbaudē iegūtie dati tiek reāllaikā atgriezti vadības centrā, nodrošinot detalizētu atsauci turpmākai darbībai un apkopei.
Izlikšanas laiks: Dec-08-2023