双碳政策加速推进，光伏产业进入高速发展期。国家能源局数据统计，2021年中国新增光伏并网装机容量 53GW，同比增长约10%，连续9年稳居世界首位。但光伏电站通常位于戈壁、山间、草原等人烟稀少的区域，环境较为恶劣，精密仪器故障频发。为防范设备故障，保证电站的稳定运行，光伏电站的日常运维巡检就显得尤为重要。

传统的巡检方法是运维人员高举扫描仪或借助车辆对光伏面板进行检查，隐性故障多，被发现时间长，无效巡检多，人工成本高，后期运维巡检也存在诸多问题。

为满足光伏电站降本增效及精细化管理需求，无人化智能巡检已成大势所趋。

 光伏电站一般规模较大，光伏面板分布位置分散，单位面积内面板分布数量较多而传统巡检基本采用“人+车”的方式进行，往往需要消耗大量时间和精力，无论是人员成本还是车辆成本都非常高。采用人眼辨别提取的方式从影像数据中提取目标信息，比较容易产生纰漏，效率较低。自身+外部因素无法实现设备动态监测。所以如何提高质量控制和运维管理效率，是光伏行业亟待解决的难题。

 基于百度飞桨 EasyDL 零门槛 AI 开发平台，研发出一套高效巡检、智能运维、安全可靠的光伏电站智能巡检解决方案。该方案基于深度学习的热红外光伏板识别，可快速对无人机获取的光伏组件热红外图像进行智能分析，自动识别出热斑、二极管、零电流等故障并自动定位，其中热斑、二极管自动识别准确率超过95%，故障定位精度优于 1m，较传统人工巡检效率提升几十倍。

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