Solar PV Hotspot Multi-Source Intelligent Detection and O&M Decision
光伏电站热斑多源智能检测与运维决策
Addressing low accuracy in solar PV hotspot detection and imprecise O&M data supervision, integrating drone infrared images, string current data, and meteorological information to build a multi-source hotspot detection model, achieving precise hotspot localization, intelligent fault diagnosis, and prioritized maintenance scheduling.
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- **红外图像热斑智能识别**：基于深度学习算法对无人机红外图像进行处理，自动识别光伏组件热斑区域，区分轻度热衰减、重度遮挡、隐裂等不同类型热斑，减少人工误判
- **组串电流异常关联分析**：当组串电流出现偏低或不一致时，自动关联对应组件的红外图像和历史数据，判断是否因热斑导致，区分遮挡、组件老化、接线故障等不同原因
- **热斑成因智能归因**：综合分析辐照度、温度、组件倾角、周边环境等因素，智能判断热斑产生原因（如鸟粪遮挡、组件隐裂、背板老化、接线盒故障），输出诊断结论和修复建议
- **运维优先级智能排序**：基于热斑严重程度、影响发电量、组件位置、可维护性等因素，综合计算运维优先级得分，生成最优运维工单序列，优先处理高损失风险的热斑
- **运维效果闭环评估**：记录每次运维操作前后数据，自动评估运维效果，计算投资回报率，持续优化运维策略
Use Cases
- **百兆瓦光伏电站热斑治理**：某100MW光伏电站采用传统人工巡检方式，年均热斑导致的发电量损失约2.3%。引入系统后，通过无人机精细化巡检发现热斑组件186块，其中高风险热斑47块。运维优先级排序后，优先处理TOP10高损失风险组件，年度发电量损失降至0.8%
- **分布式光伏热斑快速响应**：某工商业分布式光伏项目运维人员不足，系统自动接收逆变器告警，关联组串电流数据和气象信息，判断热斑风险等级，生成移动端运维工单，实现从告警到派单15分钟内完成
Installation
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使用示例
`分析本月无人机巡检红外图像，识别TOP20高风险热斑`
`关联3号方阵组串电流异常与热斑数据，诊断故障原因`
`生成下周运维工单，按发电量损失优先排序`