技术背景
全球光伏市场持续增长，2024年全球光伏累计装机容量达2.2TW以上，新增装机量超600GW，中国占据全球近半壁江山，光伏发电量首次达到全球电力消费的10%。光伏电站后期运维市场扩大，亟需高效可靠的运维手段。光伏运维包含交流侧（逆变器、母线盒等）和直流侧（光伏组件、支架等）器件，其中直流侧故障频次高，影响发电量。光伏电站自动运维关键在于巡检与治理，难点在于场景多样、复杂。对策是构建以无人机为载体，结合移动边缘计算、非接触式多光谱检测和人工智能技术的自动化视觉缺陷检测与清洗系统。
智能巡检
概述：光伏巡检必要性在于安全高效、少人值守、跨域运维和集中监控。光伏巡检难点包括无人机巡检路径规划、全面诊断、精准定位缺陷、人工巡检费时费力、故障多样难于目测、智能模型轻量化、光影等干扰因素和多机协同与调度。主要技术指标：可见光检测准确率高于95%，召回率高于95%；红外检测准确率高于98%，召回率高于97%；EL检测准确率高于97.9%，召回率高于95%。
技术路线：采用云上系统+深度检测，包括无人机平台网络、地面站、运维中心、无人机挂载设备（摄像头、4G通讯模块、卫星诊断接口、可编程无人机状态监控单元、可见光/红外/EL图像采集模块、嵌入式开发板）。关键技术包括无人机自主循迹、三维地图构建、路径规划、自主避障、组件分割、缺陷诊断、图像处理、深度学习、多源图像协同诊断等。针对数据不充足、不平衡、边缘设备运算能力有限等问题，采用在线终身学习识别系统、数据增强、迁移学习、单步检测+单层检测算法等。
主要成果与产品：包括高低空可见光缺陷读图软件、红外缺陷读图软件、EL缺陷读图软件、三光融合缺陷精准定位与分类软件、智能云诊断管控平台。主导产品为智能云诊断2.0系统，实现边端云部署、精准定位、跨域管控。
收益分析：以100MWp电站为例，智能运维5年总投入473万元，节省运维资金1371万元，节省比例为74.35%；8年总投入576.8万元，节省运维资金2437.2万元，节省比例为80.86%。
智慧清洗
必要性与难点：清洗必要性在于遮挡影响发电效率，可能导致组件损坏和引发火灾。清洗难点在于光伏电站场景复杂、污染多样、环境复杂、危险性高、实时监测、精准定位、任务智能安排。主要技术指标：安全自主清洗，速度是人工2-3倍，清洁度是人工1.5-2倍，发电效率提高20%-40%。
技术方案：采用无人机与清扫机器人构成光伏阵列智能巡检与清洁系统，通过5G网络实现通信、调度与指挥，并实现数据汇总、共享与分析。清洗指数融合气象、电量、任务，智能安排巡检报告，预告清洗路径优化规划。
主要成果：包括干法机器清洗、湿法无人机清洗、湿法机器清洗、精细清洗、组合式清洗等。青鸾智慧清洗管控平台可实现式光伏组串清洗对比，自动出具报告。
效益评估：以70个分布式光伏电站（总容量50MW）为例，采用智能运维，人工成本为原来1/15，发电量提升8%，多发400万度电，年多收益200万元，省却安全成本30万元，社会成本20万元，避免重大安全事故和人事追责。
拓展研究
光伏设计优化：输入布局信息、气象数据，通过双层多目标寻优，寻找整体方案帕累托解，输出输方阵信息、最佳布局、目标函数（发电量最优、方位角最优、走线成本最优、走线寻优范围最优、最优容配比）。
24小时全天候EL测试仪测试设备研制：可随时进行日间和夜间测试，无需暗箱。
