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光伏电站无人机智能巡检诊断系统

SolarFly速福来无人机智能巡检诊断系统,基于可搭载热红外成像相机和可见光成像相机的无人机,采集光伏组件发电运行数据信息,针对光伏电站幅员辽阔,地形起伏等特点,利用图像处理技术和光伏组件故障检测技术,自主研发国际最新的图像处理算法,结合摄影测量技术,实现自动探测组件灰尘、污垢、裂痕、遮挡、发热等异常情况,通报异常详情及精确位置信息,是光伏电站高效的、智能化的、组件级巡检诊断工具。




系统优势/功能:


1.巡检效率高,大幅缩减光伏电站日常巡检发现设备故障的时间,有效提高电站巡检效率与精确性,具有更高的经济效益;

2.巡检精度高,采用基于软件的图像处理技术,设备故障诊断精准度优于95%,故障板定位误差优于2m,大大减少了因故障误判导致的无用功;

3.一键式全自动化巡检,系统采用国际最新算法,无需人工参与,自动生成智能巡检诊断报告与故障地图,操作简单,最大程度降低运维人员工作量。

4.设备覆盖广,解决了电站建设类型不同、组件难于巡检的难题,避免了常规人工巡检的人员安全隐患;

5.全方位系统诊断,结合历史数据分析,可对光伏电站进行全面评估,并对电站故障进行有效预测。




双镜头双模式传感器


采用先进的Flir Tau2 13mm热红外传感器和Sony QX1 20mm可见光相机。热红外相机分辨率为640×512,视场角为45°×37°,测温敏感度为0.05K,辐射等级为2^14,能够有效地定量化检测出太阳能电池板的微小温度差异;可见光相机的分辨率为2000万像素,视场角60°×47°,能够清晰地显示电池板表面的脏污及破损等问题。两个传感器同步采集相近视场的影像数据,方便了进一步的影像分析和数据处理.



经济价值


以一个40MW的大型地面光伏电站为例

传统运维模式:2名巡检人员,每天巡检组件是否损坏,拿电流表逐一检测,巡视一遍需要花费7-10天,根据人工经验判断故障问题,对人员经验依赖性强,人工成本高,设备故障发现效率低,影响电站效益。

无人机巡检模式: 1个人操作,自动化采集组件热红外图像和可见光图像,无需人工检测,巡视一遍约4小时,对获取的海量数据自动分析判断故障,自动形成专业分析报告,人员经验依赖性弱,设备故障发现效率高,提升电站消息。


工作流程


规划路径




智能飞行


无人机按照设定路线以及设定高度,在光伏电站全自主飞行;

当无人机低电量时,自动返航至设定地点;

突然降雨/紧急情况时,一键控制无人机返航至设定地点;




 图像采集远距离图传


无人机搭载热红外和可见光采集装置,拍摄获得光伏板的可见光图像和红外热成像图像,随机存储图像信息,并记录飞行位置信息。实时在线传回可见光图像和红外热成像图像及飞行信息图传距离达5000米;




设备故障智能诊断


利用图像处理技术和光伏组件故障检测技术,自主研发国际最新的图像处理算法,自动诊断出组件故障,同时结合摄影测量技术,实现组件故障的精准定位;同时,软件还具有红外照片全局测温、热红外图像拼接、可见光图像拼接、组件故障类型标定等功能。




全景图生成


全景图能够对整个检测区域有宏观的映像,其提供的精细图片,能够为运维人员提供精确到光伏板内部的定位信息,能够极大地提供工作效率。




自动生成巡检报告


生成检测报告包含巡检日志、设备故障地图、设备故障类型、设备故障数量等信息,为运00维人员提供故障消缺依据。提前规划巡检路径,提高故障消缺效率,进而提升电站发电量,充分挖掘电站价值。








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