01 / 封面

光伏电站智能解决方案

以自主无人机与人工智能重塑 O&M 运维。
统一平台：数据采集、AI 分析、检修计划与闭环管控。

AI 识别准确率
95%+

SCANNING…
COVERAGE: 100%
MODE: AUTO

02 / 痛点

光伏电站的规模使人工管控难以为继

盲区

场区面积大，站点地形复杂。

时间成本

人工巡检既慢又贵。

发电量损失

隐性缺陷与异常发现过晚。

管理割裂

集中管控困难，O&M 运维效率低下。

03 / 方案

面向 O&M 的统一数字系统

覆盖全流程巡检的一体化方案。它不只是一台无人机，也不是一套孤立软件——而是运营光伏资产的统一操作系统。

Drone Data

自主采集多光谱数据与遥测信息。

AI Platform

自动化分析与报告生成。

Maintenance

检修路线规划与缺陷闭环管控。

04 / 数字孪生

数字化准备：精度可达 5 厘米

01激光雷达与摄影测量：数字孪生精度达 ±5 厘米。

02三维建模：还原场区地形与电站构筑物。

03日照分析：计算辐照度与遮挡区域。

04排布建模：优化组件布置以最大化发电量。

05 / 硬件层

硬件层：
100% 自主作业

01零操作员：起降无需人员长期驻场。

02智能机场：自动充电与换电。

037×24 运行：具备气象防护，随时执行计划巡检。

04安全优先：电量过低自动返航。

按计划起飞，无需班组出车

全天 24 小时随时可飞

06 / 飞行

多层级航线规划
与飞行安全

01自动规划：基于三维模型（点云）与相机参数生成航线。

02安全校验：起飞前自动核查障碍物与禁飞区。

03预览与仿真：真实起飞前先做任务虚拟仿真。

04全域覆盖：调校拍摄参数（GSD、重叠度、航高）实现 100% 覆盖。

07 / AI 分析

系统大脑：多光谱 AI 分析

在可见光与红外融合（Image Fusion）两个维度做深度分析。

特征提取

神经网络识别关键问题：热斑、微裂纹、积灰。

分类准确率

自动判定损伤类型及其严重等级。

多尺度融合

宏观目标与微观缺陷同时分析。

08 / 缺陷

我们能识别哪些缺陷

系统面向真实运维场景，自动识别最关键的缺陷类型。分析基于可见光、红外、影像融合与 AI 模型。

Hot spots电池片过热 / 红外热成像

Hidden cracks隐性微裂纹 / 电致发光

Black spots组件衰减 / 可见光 + AI

Dust表面积灰 / 视觉检测

Sand burial风沙掩埋 / RGB 分析

Snow cover积雪覆盖 / 可见光 + 红外

Vegetation树木遮挡 / 三维测绘

Panel damage机械损伤 / 目视检查

Current anomalies电气异常 / 多传感器融合

11+ 种缺陷类型

95%+ AI 准确率

单次分析不到 2 分钟

09 / 流程

系统如何运行

从巡检飞行到缺陷闭环

系统生成巡检航线，无人机自主执行飞行，平台分析数据、识别缺陷、在地图上定位、生成报告、下发工单并跟踪整改。检修结果回流系统，成为资产履历的一部分。

Step 1规划航线与任务参数

Step 2巡飞自主数据采集

Step 3AI 分析缺陷识别

Step 4可视化缺陷地图与报告

Step 5O&M工单与管控

周期时间：从巡飞到工单关闭 — 24–72 小时

系统集成：全部数据在同一平台同步

履历留存：资产变更与检修的完整记录

10 / 调度中心

数字调度中心：
全局尽在掌握

012D/3D 可视化：电站交互模型，每一块受损组件都有精确地理定位。

02实时更新：看板呈现关键指标（KPI）与巡检状态。

03深度分析：巡飞履历、周期对比与资产衰减趋势。

11 / O&M 工作流

从像素到检修：O&M 工作流

Step 1：发现

AI 识别缺陷并判定优先级。

Step 2：工单自动化

平台自动生成工单，附带精确 GPS 坐标与问题类型。

Step 3：班组派单

工程师收到已规划路线的任务，凭照片报告完成闭环。

12 / 可扩展性

可扩展性：
管理资产网络

01统一平台：在一个入口接入并管控数十座远程电站。

02集中监控：面向整个资产组合的统一看板。

03机队管理：多台无人机同步调度。

04标准统一：数据、AI 分析与管理报表采用统一标准。

13 / 效益

客户获得的效益

实实在在的经营成果

−60%

巡检成本。以自动化替代人工。

10x

排查提速。以 AI 替代目视巡查。

−15%

发电量损失。缺陷更早被发现。

100%

O&M 透明度。全流程可见可控。

客户拿到的不是一堆技术，而是提升资产效益的实用工具