< img Height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=1241806559960313&ev=PageView&noscript=1" /> Tin tức - Nhận dạng thông minh khả năng phát hiện hư hỏng, ô nhiễm và nguy cơ cháy của mô-đun PV

Xác định thông minh các hư hỏng của mô-đun PV và phát hiện ô nhiễm cũng như nguy cơ hỏa hoạn

I. cácNsự cần thiết củaIthông minhPnhiệt điệnIsự kiểm tra

Hệ thống kiểm tra quang điện bằng máy bay không người lái sử dụng công nghệ chụp ảnh trên không của máy bay không người lái có độ phân giải cao và thuật toán trí tuệ nhân tạo để kiểm tra toàn diện các nhà máy điện trong thời gian ngắn, xác định lỗi của các tấm quang điện, giám sát độ sạch và các chức năng khác. So với kiểm tra thủ công truyền thống, kiểm tra bằng máy bay không người lái có nhiều ưu điểm như hiệu quả cao, chi phí thấp và an toàn tốt.

Nhận dạng thông minh về phát hiện hư hỏng, ô nhiễm và nguy cơ cháy của mô-đun PV-1

Trong ứng dụng thực tế, hệ thống kiểm tra quang điện bằng máy bay không người lái thu được một lượng lớn dữ liệu thông qua công nghệ viễn thám và phân tích dữ liệu bằng thuật toán trí tuệ nhân tạo, nhanh chóng xác định các khuyết tật trên tấm quang điện như điểm nóng, vết bẩn, vết nứt, v.v. và cung cấp báo cáo kiểm tra khoa học và chính xác, làm cơ sở ra quyết định cho nhân viên vận hành và bảo trì.

Ngoài ra, hệ thống kiểm tra quang điện bằng máy bay không người lái cũng có thể đảm bảo hoạt động bình thường của các tấm quang điện bằng cách giám sát thời gian thực về độ sạch của các tấm quang điện, phát hiện và làm sạch kịp thời tro, lớp phủ và các vật thể khác tích tụ. Chương trình kiểm tra thông minh này cải thiện đáng kể hiệu quả quản lý và lợi ích phát điện của các nhà máy điện PV.

II. Triển khaiPchương trìnhCsự đối lập

Chương trình sử dụng nền tảng bay UAV và tổ máy tùy chỉnh với thiết bị đầu cuối điện toán biên để hoàn thành việc tuần tra hàng ngày các nhà máy điện PV và hệ thống kiểm tra máy bay không người lái được triển khai trong máy chủ của trung tâm điều khiển tập trung có thể hoàn thành việc xây dựng toàn bộ bộ chương trình.

Nhận dạng thông minh về phát hiện hư hỏng và ô nhiễm của mô-đun PV và nguy cơ cháy-2

III. Triển khaiPchương trìnhCthành phần

1)Thành phầnHot Scái nồi

Điểm nóng do sản xuất tế bào: khiếm khuyết vật liệu silicon; loại bỏ cạnh không đầy đủ và ngắn mạch cạnh trong quá trình sản xuất tế bào; thiêu kết kém, điện trở hàng loạt quá mức; thiêu kết quá mức, điểm nối PN bị cháy ngắn mạch.

2)số khôngChiện hànhFault

Toàn bộ dây không tạo ra các vấn đề về điện hoặc các vấn đề khác về pin, linh kiện, dây có thể bị thiếu các bộ phận. Nguyên nhân trực tiếp dẫn đến sự hình thành các sự cố như vậy là do dòng điện của mô-đun PV thấp hơn do tổng thể của tấm pin bị nóng lên, nguyên nhân sâu xa của các sự cố đó bao gồm các đường dây ngắn mạch do cháy bảo hiểm, đường dây bị lỏng dẫn đến cháy nổ. một mạch bị hỏng.

3)ĐiốtFbệnh tật

Hình thành các điểm nóng do hoạt động bất thường của các bộ phận. Không giống như hai lỗi trên, lỗi này chủ yếu liên quan đến chính mô-đun quang điện, có thể là lỗi bảng điều khiển bên trong mô-đun quang điện hoặc hỏng diode hoặc hỏng do trạng thái bỏ qua; Ngoài ra, mối hàn hộp nối cũng sẽ dẫn đến tình trạng này.

4)Kết cấuCăn mòn vàOở đóFault

5)KhácFault

Quan sát thiên tai, thiệt hại do con người gây ra, ô nhiễm trên bề mặt mô-đun PV như bụi, phân chim và các lỗi khác từ độ cao và có thể nhanh chóng chụp ảnh để xác định để chẩn đoán thêm.

IV. Điều traPquá trình

1. Kiểm traPlan truyền:lập kế hoạch lộ trình kiểm tra của UAV để đảm bảo phạm vi bao phủ khu vực làm nhiệm vụ, tránh việc kiểm tra lặp lại.

2. Tự chủTake-Off:UAV tự động cất cánh theo đường đi và tọa độ định sẵn, đồng thời chuyển sang trạng thái kiểm tra.

3. Cao-Dđịnh nghĩaShò reo:Được trang bị máy bay không người lái có camera hồng ngoại nhiệt độ phân giải cao, máy bay không người lái này thực hiện chụp các tấm quang điện toàn diện, độ phân giải cao để đảm bảo ghi lại mọi bất thường tinh vi.

4. Thông minhAphân tích:bằng cách sử dụng nền tảng máy chủ đã triển khai, các hình ảnh được chụp sẽ được phân tích theo thời gian thực và các điểm bất thường của tấm PV sẽ nhanh chóng được xác định.

5. Phản hồi dữ liệu:Dữ liệu thu được từ quá trình kiểm tra sẽ được đưa trở lại trung tâm chỉ huy theo thời gian thực, cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết cho hoạt động và bảo trì tiếp theo.


Thời gian đăng: Dec-08-2023

Để lại tin nhắn của bạn

Vui lòng điền vào các trường bắt buộc.