< img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=1241806559960313&ev=PageView&noscript=1" /> Vijesti - Inteligentna identifikacija oštećenja PV modula i otkrivanje kontaminacije i opasnosti od požara

Inteligentna identifikacija oštećenja PV modula i otkrivanje kontaminacije i opasnosti od požara

I. TheNnužnost odInteligentanPtoplonaponskiInspekcija

Sustav fotonaponske inspekcije dronom koristi tehnologiju snimanja dronom iz zraka visoke razlučivosti i algoritme umjetne inteligencije za sveobuhvatan pregled elektrana u kratkom vremenskom razdoblju, ostvarujući identifikaciju kvara fotonaponskih panela, praćenje čistoće i druge funkcije. U usporedbi s tradicionalnim ručnim pregledom, pregled dronom ima mnoge prednosti kao što su visoka učinkovitost, niska cijena i dobra sigurnost.

Inteligentna identifikacija oštećenja PV modula i otkrivanje kontaminacije i opasnosti od požara-1

U praktičnoj primjeni, fotonaponski inspekcijski sustav bespilotnih letjelica dobiva veliku količinu podataka putem tehnologije daljinskog očitavanja i analizira podatke pomoću algoritama umjetne inteligencije, brzo identificirajući nedostatke na fotonaponskim pločama kao što su vruće točke, mrlje, pukotine itd., i pružajući znanstveno i točno izvješće o inspekciji, koje je osnova za donošenje odluka za operativno osoblje i osoblje za održavanje.

Osim toga, sustav nadzora PV-a dronom također je u mogućnosti osigurati normalan rad PV panela praćenjem čistoće PV panela u stvarnom vremenu, pravovremenom detekcijom i čišćenjem nakupljenog pepela, malča i drugih predmeta. Ovaj inteligentni program inspekcije uvelike poboljšava učinkovitost upravljanja i prednosti proizvodnje električne energije fotonaponskih elektrana.

II. RaspoređivanjeProgramCompozicija

Program koristi letnu platformu UAV-a i prilagođeno strojno gnijezdo s rubnim računalnim terminalom za dovršetak dnevne patrole fotonaponskih elektrana, a sustav inspekcije bespilotnih letjelica postavljen na poslužitelju centraliziranog kontrolnog centra može dovršiti izgradnju čitavog skupa programa.

Inteligentna identifikacija oštećenja PV modula i otkrivanje kontaminacije i opasnosti od požara-2

III. RaspoređivanjeProgramCkomponente

1)komponentaHot Slonac

Vruće točke uzrokovane proizvodnjom ćelija: defekti silikonskog materijala; nepotpuno uklanjanje ruba i kratki spoj ruba tijekom proizvodnje ćelije; loše sinteriranje, prevelika serijska otpornost; prekomjerno sinteriranje, PN spoj pregorjeli kratki spoj.

2)NulaCtrenutačnoFault

Žica kao cjelina ne stvara probleme s električnom energijom ili druge probleme baterijskih ćelija, komponenti, žici mogu nedostajati dijelovi. Izravni uzrok nastanka takvih kvarova je niža struja PV modula uzrokovana ukupnim zagrijavanjem panela, glavni uzrok takvih kvarova uključuje vodove kratkog spoja uzrokovane pregorjelom osiguranja, vod je labav što rezultira prekinut strujni krug.

3)DiodaFbolest

Stvaranje vrućih točaka zbog nenormalnog rada komponenti. Za razliku od gornja dva kvara, ovaj kvar se uglavnom odnosi na sam fotonaponski modul, može biti kvar unutarnje ploče fotonaponskog modula ili kvar diode ili kvar uzrokovan stanjem premosnice; osim toga, zavar spojne kutije također će dovesti do ove situacije.

4)StrukturalniCorozija iOtherFaults

5)ostaloFaults

Promatranje prirodnih katastrofa, oštećenja uzrokovanih ljudskim djelovanjem, onečišćenja na površini fotonaponskih modula poput prašine, ptičjeg izmeta i drugih kvarova s ​​velike visine, a može se brzo fotografirati za identifikaciju za daljnju dijagnozu.

IV. InspekcijaProcess

1. InspekcijaPlanning:planirati putanju inspekcije UAV-a kako bi se osigurala pokrivenost područja zadatka i izbjegle ponovljene inspekcije.

2. AutonomnaTake-Off:UAV autonomno polijeće prema unaprijed zadanoj putanji i koordinatama te ulazi u stanje inspekcije.

3. Visoko-DdefinicijaSurlanje:Opremljen dronom s toplinskom infracrvenom kamerom visoke razlučivosti, dron snima sveobuhvatno snimanje fotonaponskih panela visoke razlučivosti kako bi se osiguralo da je svaka suptilna abnormalnost uhvaćena.

4. InteligentanAanaliza:korištenjem postavljene poslužiteljske platforme, fotografirane slike se analiziraju u stvarnom vremenu, a abnormalnosti fotonaponskih panela se brzo identificiraju.

5. Povratne informacije o podacima:Podaci dobiveni pregledom vraćaju se u zapovjedni centar u stvarnom vremenu, dajući detaljnu referencu za kasniji rad i održavanje.


Vrijeme objave: 8. prosinca 2023

Ostavite svoju poruku

Molimo ispunite potrebna polja.