【浙江大学】面向光伏电站自动运维的智能技术与应用研究

浙江大学近日发布了《面向光伏电站自动运维的智能技术与应用研究》报告。该报告深入探讨了光伏电站智能运维的关键技术及其应用，涵盖了智能巡检、智慧清洗等技术背景，并提出了基于无人机的自动化视觉缺陷检测与清洗系统的构建方案。报告还详细分析了光伏电站运维的现状、挑战以及未来的发展方向，提供了丰富的数据和深入的技术分析。这份报告不仅为光伏电站的运维管理提供了新的视角，也为相关领域的研究和实践提供了宝贵的参考和指导。

光伏电站的智能化运维是能源行业未来发展的关键。随着全球光伏装机容量的大幅增长，特别是在中国，光伏发电已成为电力消费的重要部分，其装机规模已占全球近半壁江山。这种快速增长带来了对高效、可靠运维手段的迫切需求，以实现光伏电站的状态评估和早期故障检测。

光伏电站的运维包含硬件的维护，如逆变器、母线盒、升压站等交流侧器件，以及光伏组件、支架、连接电缆等直流侧器件。光伏电站自动运维的关键在于巡检与治理，而难点在于场景的多样性和复杂性。为了应对这些挑战，构建了一个以无人机为载体，结合移动边缘计算、多光谱检测与人工智能技术的自动化视觉缺陷检测与清洗系统。

在智能巡检方面，光伏巡检的必要性体现在遮挡和缺陷会降低发电效率，同时存在潜在风险和价值评估的需求。巡检的难点在于电站场景的多样性和人工巡检的低效率。为此，开发了基于无人机地图重建、多光融合缺陷诊断技术、无人机巡检路径规划等关键技术，以及安全高效、少人值守、跨域运维等产品特色。例如，可见光检测的准确率和召回率均高于95%，而红外检测的准确率和召回率高达98%和97%。

技术路线上，通过无人机挂载嵌入式开发板，结合云计算和边缘计算，实现了光伏电站监测与故障诊断智能检测系统。这一系统能够进行光伏区域地图构建、多光谱图像采集与索引，以及深度视觉分析的光伏组件早期缺陷检测。此外，还提出了基于边缘设备的未知故障数据的在线学习和识别系统，以自主识别未知数据并更新数据库，同时在线更新模型。

智慧清洗方面，光伏电站的清洗必要性在于场景的复杂性和遮挡对发电效率的影响。主要技术指标显示，智慧清洗的速度是人工的2-3倍，清洁度是人工的1.5-2倍，发电效率提高了20%-40%。技术特色包括实时监测、精准定位、任务智能安排、路径优化规划等。智慧清洗的关键技术还包括按需清洗决策、智能融合与电力数据台、分区部署与调度优化。

拓展研究中，光伏设计优化和24小时全天候EL测试仪测试设备研制被提出。这些研究旨在通过气象数据、最优倾角、方位角等信息，寻找整体方案的帕累托解，以及实现无需暗箱的全天候EL测试。

从经济效益来看，以100MWp电站为例，智能运维方式5年总投入473万元，相比外包运维方式的1844万元，节省了1371万元，节省比例为74.35%。8年的节省比例更是高达80.86%，显示出智能运维方式在成本效益上的明显优势。

这篇文章的灵感来自于《面向光伏电站自动运维的智能技术与应用研究》报告。文章只是对报告内容做了总体的介绍，除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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