光伏热斑AI精准诊断，无人机算法为光伏场站巡检提效
光伏热斑检测算法主要应用于光伏场站和分
在广袤的高原与山地，光伏电站正成为清洁能源的重要支柱。然而，随着装机容量的快速增长，传统巡检模式已难以满足运维需求：集中式电站分布于山地、沙漠等复杂地形，规模庞大且位置偏远；分布式电站分散于城乡各地，建设标准不一且信息互通困难。
面对动辄数万块组件构成的能源矩阵，依赖固定监控与人工排查的巡检方式逐渐暴露多重短板——人力成本居高不下、漏检风险难以规避、异常响应存在滞后，组件热斑、污渍遮挡等隐患可能引发发电效率损失甚至安全事故。
极视角与行业某头部无人机企业展开深度合作，通过深度融合无人机的灵活机动性与AI视觉算法的精准分析能力，以定制化方案突破光伏热斑检测场景瓶颈，迭代场站运维效率。
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无人机+AI光伏热斑检测
光伏热斑检测算法主要应用于光伏场站和分布式光伏场站，通过分析热成像（铁红模式）图像，在白天环境下对光伏板中的异常热斑进行识别与报警。
该算法能够有效检测出光伏板表面因故障或老化导致的条状斑、点状斑等热斑现象，并结合温度分布差异实时判定热斑位置及严重程度，同时可兼容可见光图像辅助检测其他表面缺陷（如裂纹、污渍），触发报警机制并将缺陷位置信息发送至监控调度中心，以辅助运维人员快速定位隐患，从而全面提升光伏系统运行安全性与效率。
在多地实践中，该技术方案已显现显著应用价值。针对荒漠、沟壑、坡地等复杂地形场景，无人机与AI技术的深度融合有效破解了传统人工巡检盲区多、效率低的痛点。
通过”无人机+AI”协同作业模式，可在短时间内完成超大面积光伏电站热斑现象的精准巡查，巡检效率较传统方式提升5-10倍，尤其在人员难以抵达区域展现出独特技术优势。AI算法的深度应用更实现了巡检流程智能化升级，将人力从重复性劳动中解放，全面提升场站运营效能。
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（文：极市干货）