光伏电站无人机红外检测中的数据质量分析

Data Quality Analyses for Automatic Aerial Thermography Inspection of PV Power Plants

Victoria Lofstad-Lie · Aleksander Simonsen · Tønnes Frostad Nygaard · Erik Stensrud Marstein · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年7月

随着光伏电站装机容量持续呈近乎指数级增长，具有成本效益的运维策略变得愈发关键。航空红外热成像技术已实现对公用事业规模光伏电站的快速且可靠的故障检测。在本文中，我们探讨了提高巡检效率的两种关键方法：增加飞行高度和部署无人机群。更大的成像距离可扩大视野，但会降低故障检测能力和地理配准精度。在这项工作中，我们研究了自动故障检测与定位在巡检效率和数据质量之间的权衡。我们训练了YOLO11机器学习模型来检测热图像中的缺陷，并评估了其在不同成像距离和相机俯仰角下的性能。在约80米的距离内，故障检测仍能保持可...

解读: 该无人机红外检测数据质量分析技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。研究提出的数据质量评估框架可直接集成到阳光电源大型地面电站的智能诊断系统中，提升SG系列逆变器组串级故障识别准确率。通过标准化的红外图像质量控制，可优化PowerTitan储能系统的热管理监测流程，实现组件...