无人机光伏电站巡检系统缺陷AI智能识别支持基于GIS数据记录导出

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无人机光伏电站智能巡检系统
光伏电站无人机智能巡检系统通过对无人机巡检获取的可见光、热红外图像、电致发光原始图片进行分析,实现对光伏组件异常的定位与识别,并自动导出巡检消缺指导报告,供光伏电站运维人员使用系统内置光伏组件自动空间相邻定位算法、热斑故障自动识别算法,提升巡检数据处理的效率,从而做到及时发现光伏组件的故障,缩短设备故障消缺时间,减少因设备故障损失的电量,提高光伏电站设备与性能水平。

系统功能

缺陷信息图层

依据缺陷识别和定位成果,自动生成缺陷报告。缺陷报告包括每个组串的缺陷概况统计、缺陷的类别、缺陷的定位,为运维人员提供依据。巡检报告包括 : 巡检概要总结、电站基础信息、电站地图概览( 包括电站地图位置、片区分布、组件和组串分布、缺陷地图、正射影像地图 ),并支持按片区统计和查看各片区详细报告。


缺陷识别与处理
在光线正常,城市和平原场景下通过视觉平台对红外影像进行 ai 识别,识别类型包括二极管故障、点状热斑、整串故障。视觉平台gai对二极管故障、点状热斑、整串故障这三种类型的识别的准确率在95%。红外影像上图支持将红外影像中心点批量上图,同时提供电站基础数据图层控制功能.缺陷预处理(定位及纠正)
通过自动空间相邻定位算法将红外影像和 el识别的缺陷进行像素坐标与大地坐标邻近匹配,对缺陷点进行缺陷自动上图从而提升工作效率,如位置不准可进行手动微调。
缺陷后处理
1.重叠缺陷合并:批量处理组件下同一缺陷数据合并(合并依据:同一类型,缺陷空间位置在同一范围内,认定为同一缺陷 ),查看单个合并数据以及原缺陷数据记录。
2.缺陷类型合并: 批量处理同一组件下不同缺陷相同类型数据合并,查看单个合并数据以及原缺陷数据记录
缺陷信息图层

依据缺陷识别和定位成果,自动生成缺陷报告。缺陷报告包括每个组串的缺陷概况统计、缺陷的类别、缺陷的定位,为运维人员提供依据。巡检报告包括:巡检概要总结、电站基础信息、电站地图概览( 包括电站地图位置、片区分布、组件和组串分布、缺陷地图、正射影像地图 ),并支持按片区统计和查看各片区详细报告。






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