< img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=1241806559960313&ev=PageView&noscript=1" /> Novice - Inteligentna identifikacija poškodb fotovoltaičnih modulov in odkrivanje kontaminacije ter nevarnosti požara

Inteligentna identifikacija poškodb fotovoltaičnih modulov in zaznavanje kontaminacije ter nevarnosti požara

I. ThennujnostIinteligentenPvročevoltaičniInspekcija

Sistem fotonapetostnih pregledov z droni uporablja tehnologijo zračnega fotografiranja z droni visoke ločljivosti in algoritme umetne inteligence za celovit pregled elektrarn v kratkem času, ugotavljanje napak fotovoltaičnih panelov, spremljanje čistoče in druge funkcije. V primerjavi s tradicionalnim ročnim pregledom ima pregled z droni veliko prednosti, kot so visoka učinkovitost, nizki stroški in dobra varnost.

Inteligentna identifikacija poškodb PV modula in zaznavanje kontaminacije ter nevarnosti požara-1

V praktični uporabi fotonapetostni inšpekcijski sistem brezpilotnega letala pridobi veliko količino podatkov s tehnologijo daljinskega zaznavanja in analizira podatke z uporabo algoritmov umetne inteligence, hitro prepozna napake na fotonapetostnih ploščah, kot so vroče točke, madeži, razpoke itd., in zagotovi znanstveno in natančno inšpekcijsko poročilo, ki je osnova za odločanje obratovalnega in vzdrževalnega osebja.

Poleg tega je sistem za nadzor PV z dronom sposoben zagotoviti tudi normalno delovanje PV panelov s sprotnim spremljanjem čistosti PV panelov, pravočasnim zaznavanjem in čiščenjem nabranega pepela, mulča in drugih predmetov. Ta inteligentni inšpekcijski program močno izboljša učinkovitost upravljanja in prednosti proizvodnje električne energije PV elektrarn.

II. RazporeditevProgramCompozicija

Program uporablja platformo za letenje UAV in prilagojeno strojno gnezdo z robnim računalniškim terminalom za dokončanje dnevnega patruljiranja fotonapetostnih elektrarn, inšpekcijski sistem brezpilotnih letal, nameščen v strežniku centraliziranega nadzornega centra, lahko dokonča konstrukcijo celotnega sklopa programov.

Inteligentna identifikacija poškodb PV modula in zaznavanje kontaminacije ter nevarnosti požara-2

III. RazporeditevProgramCkomponente

1)KomponentaHot Slonec

Vroče točke, ki jih povzroča proizvodnja celic: napake silicijevega materiala; nepopolna odstranitev robov in kratek stik robov med proizvodnjo celice; slabo sintranje, prevelika serijska odpornost; prekomerno sintranje, kratek stik zaradi prežganja spoja PN.

2)NičCaktualenFault

Niz kot celota ne povzroča težav z elektriko ali drugih težav z baterijskimi celicami, komponentami, nizom lahko manjkajo deli. Neposredni vzrok za nastanek takšnih okvar je nižji tok fotonapetostnega modula, ki ga povzroči splošno segrevanje plošče, glavni vzrok takšnih okvar so napeljave kratkega stika, ki nastanejo zaradi pregorelega zavarovanja, linija je ohlapna, kar povzroči prekinjen tokokrog.

3)DiodaFailure

Nastajanje vročih točk zaradi nenormalnega delovanja komponent. Za razliko od zgornjih dveh okvar je ta okvara v glavnem povezana s samim fotonapetostnim modulom, lahko je okvara notranje plošče fotonapetostnega modula ali okvara diode ali okvara, ki jo povzroči stanje obvoda; poleg tega bo do te situacije pripeljal tudi zvar priključne omarice.

4)StrukturniCorozija inOterFaults

5)drugoFaults

Opazovanje naravnih nesreč, škode, ki jo povzroči človek, onesnaženja na površini fotonapetostnih modulov, kot so prah, ptičji iztrebki in druge napake z velike nadmorske višine, in jih je mogoče hitro fotografirati za identifikacijo za nadaljnjo diagnozo.

IV. InšpekcijaProcess

1. PregledPlanning:načrtujte inšpekcijsko pot UAV, da zagotovite pokritost območja naloge in se izognete ponavljajočim se inšpekcijam.

2. AvtonomnoTake-Off:UAV avtonomno vzleti v skladu s prednastavljeno potjo in koordinatami ter preide v stanje pregleda.

3. Visoko-DdefinicijaShukanje:Dron, opremljen z dronom s toplotno infrardečo kamero visoke ločljivosti, izvaja vsestransko fotografiranje fotonapetostnih panelov v visoki ločljivosti, da zagotovi, da je zajeta vsaka subtilna nenormalnost.

4. InteligentenAanaliza:z uporabo nameščene strežniške platforme se fotografirane slike analizirajo v realnem času in nenormalnosti fotonapetostnih panelov se hitro prepoznajo.

5. Povratne informacije o podatkih:Podatki, pridobljeni s pregledom, se v realnem času vrnejo v ukazni center, kar zagotavlja podrobno referenco za nadaljnje delovanje in vzdrževanje.


Čas objave: 8. december 2023

Pustite svoje sporočilo

Prosimo izpolnite zahtevana polja.