日常巡視站內(nèi)升壓變壓器外觀清潔無損壞，現(xiàn)場周圍無雜物，變壓器油位正常，壓力釋放閥完好，壓力表指示在正常范圍內(nèi)，若壓力過高，則需排壓。檢查變壓器是否有漏油、滲油現(xiàn)象，變壓器油溫是否正常，檢查箱式變壓器測控裝置是否運(yùn)行正常。檢查箱式變壓器低壓側(cè)三相電壓、電流是否平衡。檢查箱式變壓器內(nèi)部接頭、接線接觸和絕緣良好溫升正常，各電器開關(guān)工作正常，無異味或發(fā)熱變色現(xiàn)象，變壓器等設(shè)備聲音無異常，檢查箱式變壓器室內(nèi)有無積水、凝露，門鎖完好，箱式變壓器內(nèi)部電器與外殼接地連接完整良好。光伏電站智能運(yùn)維，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，用戶的信賴之選，歡迎來電！內(nèi)蒙古無人機(jī)紅外光伏電站運(yùn)維智能巡檢系統(tǒng)

針對于這類光伏運(yùn)維，無人機(jī)自動巡檢方案也進(jìn)行了針對性，采用光伏場站面積分割與無人機(jī)斷點(diǎn)續(xù)飛技術(shù)。顧名思義，光伏場站面積分割指的是無人機(jī)憑借著專業(yè)的光伏巡檢軟件，自動將光伏場站分成合理的部分，以部分為單位對光伏場站進(jìn)行巡檢。而斷點(diǎn)續(xù)飛技術(shù)，指無人機(jī)能夠進(jìn)行自動斷點(diǎn)續(xù)飛記憶，詳細(xì)來說，當(dāng)無人機(jī)電量不足時會自動記錄當(dāng)前巡檢位置與任務(wù)進(jìn)度，然后進(jìn)行返航充電。當(dāng)續(xù)航完成后，無人機(jī)將自動飛行至上次巡檢結(jié)束的位置，進(jìn)行續(xù)飛，提高了巡檢效率和巡檢范圍，避免巡檢范圍覆蓋不全、漏檢錯檢等問題的發(fā)生。寧夏無人機(jī)光伏電站運(yùn)維巡檢平臺光伏電站智能巡檢，選擇上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，用戶可信賴之選，歡迎新老客戶來電！

EL的高清影像，能進(jìn)行精細(xì)分析，深度挖掘光伏板隱裂，破片等更多目力不能及的深層問題，EL作為歐普泰多年的主攻方向，我們自研EL相機(jī)并賦能至無人機(jī)，無人機(jī)巡檢時，我們也對產(chǎn)線上關(guān)注的問題和架設(shè)完成的電站所關(guān)注的問題進(jìn)行了分類處理，當(dāng)前已經(jīng)完成多個電站的全量檢測，發(fā)現(xiàn)了大量紅外及可見光無法發(fā)現(xiàn)的缺陷，同時針對EL缺陷的嚴(yán)重程度和影響進(jìn)行了分類分級，更好的協(xié)助運(yùn)維人員給出組件缺陷的比較好修復(fù)方式并對未來的狀況進(jìn)行合理化預(yù)測

集中式光伏電站是指充分利用荒漠土地、荒山荒地、灘涂、廢棄物堆放場、廢棄礦區(qū)以及各類未利用地區(qū)豐富和相對穩(wěn)定的太陽能資源構(gòu)建的中、大型光伏發(fā)電系統(tǒng)，往往接入高壓輸電系統(tǒng)供給遠(yuǎn)距離負(fù)荷。集中式光伏電站以地面光伏電站為主，其主要應(yīng)用形式有常規(guī)地面電站(平地)，山地光伏電站、農(nóng)光互補(bǔ)光伏電站、水上光伏電站以及林光互補(bǔ)光伏電站等，其中應(yīng)用為是山地光伏與平地光伏。在巡檢時，無人機(jī)需要始終與面板保持合理的相對距離才能進(jìn)行精確的檢查，并且對于飛行的傾角、方位角也有著較高的要求。光伏電站智能巡檢，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，您的信賴之選，期待您的咨詢！

市面只有熱成像和可見光雙光分析檢測，沒有一套成熟完善的EL系統(tǒng)檢測方案；目前EL檢測只能依靠人工手持便攜式EL一塊一塊的拍，效率極低；人工一張張地篩選圖片，費(fèi)時費(fèi)力，檢測效率、質(zhì)量難以保證。歐普泰光伏電站AI數(shù)據(jù)分析云平臺（歐普泰云）主要對光伏電站無人機(jī)巡檢后采集到的EL及IR圖像進(jìn)行處理分析，依托圖像識別技術(shù)和人工智能圖像識別算法，建立電站數(shù)字孿生模型、實(shí)現(xiàn)缺陷自動定位及識別，通過三光對比及二次確認(rèn)獲得缺陷的詳細(xì)信息，根據(jù)分析結(jié)果，生成巡檢報告。同時，Web端+移動端數(shù)據(jù)實(shí)時同步，通過缺陷定位和用戶定位，降低消缺難度，完成巡檢閉環(huán)。光伏電站智能巡檢，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，用戶的信賴之選，歡迎您的客戶來電！陜西光伏電站運(yùn)維巡檢平臺

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多年的行業(yè)數(shù)據(jù)積累，逐步形成了識別精細(xì)，漏檢、誤檢率極低的AI模型，當(dāng)前模型支持識別的缺陷細(xì)分?jǐn)?shù)已達(dá)到119種，其中對電發(fā)電效率影響較大或易造成事故的缺陷大類共7種，當(dāng)前已全部應(yīng)用于無人機(jī)巡檢，識別結(jié)果精細(xì)，同時對缺陷嚴(yán)重程度自動分級標(biāo)注，準(zhǔn)確定位高風(fēng)險缺陷EL缺陷準(zhǔn)確定位為保證EL圖片質(zhì)量，EL圖片的信息承載量較小，且數(shù)量多，為了進(jìn)一步保證安全并降低飛手現(xiàn)場操作難度，通過RTK結(jié)合空間定位算法實(shí)現(xiàn)EL缺陷組件及定位，無需飛手現(xiàn)場記錄，即可保證EL的組件級定位，同時準(zhǔn)確標(biāo)注缺陷在組件上的分布情況，精細(xì)到電池片級，保證三光對比的準(zhǔn)確性內(nèi)蒙古無人機(jī)紅外光伏電站運(yùn)維智能巡檢系統(tǒng)