陕西
一、系统构成与硬件平台
光伏电站无人机智能巡检系统由前端采集设备、飞行控制单元、AI识别引擎和后台数据管理平台共同构成。前端采用多旋翼行业级无人机作为飞行平台，搭载高分辨率可见光相机和红外热成像传感器，部分方案可选配激光雷达以增强地形感知与避障能力。无人机本体支持一键起飞、一键返航、断点续飞和自主避障等基础飞行功能。在数据汇聚层面，所有感知信息通过工业级无线网络回传至场站边缘计算节点，经初步清洗与特征提取后上传至云端平台，以此支撑远程监控和历史数据分析。陕西公众智能科技在该领域提供的系统方案，即遵循上述硬件架构，将无人机、传感器与地面站软件进行集成，形成可部署的巡检工具。
二、自动巡飞与航线规划机制
系统在正式巡检前，需先采集光伏场站的高精度影像，构建场站三维数字模型，并通过图像识别算法将光伏组串逐一分割，依据每一片组件的真实地理坐标自动生成巡检航线。根据不同的巡检任务类型（如全面普查、重点复查或热斑专项），系统可自主规划不同的飞行路径。无人机沿预设航线完成可见光与红外原始影像的自动采集，飞行过程中通过机载传感器实时感知周边环境，实现自主避障。当遇到信号中断或电量不足等异常情况时，系统具备断点续航功能，可在条件恢复后续接未完成的巡检任务，避免重复飞行。整个飞行阶段无需人工遥控，操作人员仅在地面站监控飞行状态即可。
光伏无人机巡检系统
三、AI图像识别与数据分析流程
无人机回传的原始影像首先进入AI分析模块，该模块基于深度学习目标检测算法对可见光图像和红外热像进行特征提取与分类。对于红外图像，算法将每个组串的温度分布与周边组件进行对比，通过计算组串平均温度并识别温度异常点，建立热斑温度与严重程度的关联模型；对于可见光图像，算法则重点检测表面污渍、植被遮挡、玻璃破损和异物覆盖等视觉特征。所有识别结果附带缺陷类型、置信度和像素级位置信息，并与数字电站中的三维空间坐标进行映射，从而精确定位故障组件。分析过程在边缘节点或云端完成，处理后自动生成缺陷统计报表，报表包括缺陷分布图、异常列表和处置建议，供运维人员参考。
四、缺陷识别类型与实际应用价值
系统可识别的光伏组件缺陷主要包括热斑、遮挡、污渍和破损四类。热斑由组件内部质量问题或局部阴影引发，表现为红外图像中的局部高温区，若不及时处理可能造成组件烧毁；杂草或树木遮挡会降低该组串的发电效率，并可能发展为严重热斑；鸟粪和积尘在渔光互补电站尤为常见，影响透光率并导致发电量下降；飞石撞击或安装不当造成的面板破裂则属于物理损伤，需尽快更换。上述缺陷的自动识别，可直接指导运维人员进行精准消缺——通过手持终端一键导航至故障坐标，现场复核后留存处置记录，形成巡检、诊断、处置的闭环。
在行业标准层面，2025年12月发布的国家标准《光伏电站无人机智能巡检要求》（GB/T 46924-2025）已于2026年7月实施，该标准对无人机巡检系统、智能策略、巡检项目和智能分析均提出了技术要求。与此同时，《光伏电站无人机智能巡检规程》也已列入后续标准制定计划。这表明无人机巡检正从个别场站的试点应用，逐步走向行业规范化阶段。陕西公众智能科技所研发的系统，其设计思路与技术指标均与上述标准方向保持一致，通过自动巡飞与AI识别的结合，为光伏电站提供了一种替代人工目视检查的可行方案，有助于提升运维效率与故障响应速度，但具体效果仍受场站地形、气象条件和算法训练数据覆盖度等因素影响，需在实际部署中持续优化模型参数与飞行策略。
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