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山東建筑大學(xué):天工睿眼 智繪光網(wǎng)

編輯:中國教育品牌網(wǎng)  發(fā)布時(shí)間:2025/8/15 10:17:19 

  在全球能源轉(zhuǎn)型加速推進(jìn)的背景下,光伏產(chǎn)業(yè)作為清潔能源的核心力量,正面臨規(guī)模化發(fā)展后的運(yùn)維瓶頸。山東建筑大學(xué)“低碳技術(shù)與智慧能源”團(tuán)隊(duì)聚焦光伏智能檢測領(lǐng)域,以輕量化大模型與云邊協(xié)同技術(shù)為核心,研發(fā)的“天工睿眼・智繪光網(wǎng)”光伏組件缺陷檢測平臺,實(shí)現(xiàn)了缺陷檢測的精準(zhǔn)化、高效化,為光伏產(chǎn)業(yè)智能化運(yùn)維提供了突破性解決方案。

山東建筑大學(xué):天工睿眼 智繪光網(wǎng)

團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行無人機(jī)巡檢(山東建筑大學(xué)供圖)

  技術(shù)攻堅(jiān):破解缺陷檢測核心痛點(diǎn)

  傳統(tǒng)檢測方式依賴人工判讀或單一技術(shù),存在效率低、漏檢率高、適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境能力弱等局限,難以滿足規(guī)模化運(yùn)維需求。針對上述問題,團(tuán)隊(duì)基于新一代信息技術(shù),創(chuàng)新設(shè)計(jì)云邊協(xié)同架構(gòu):無人機(jī)航拍代替人工巡檢大幅降低時(shí)間和人力成本;邊緣側(cè)搭載AI處理器快速識別顯性缺陷,提高緊急故障反應(yīng)效率;云側(cè)依托多模態(tài)大模型深度分析數(shù)據(jù),精準(zhǔn)定位隱裂、斷柵等隱性缺陷,增加隱性故障辨識類型,提高辨識精度。這一架構(gòu)既保證了現(xiàn)場響應(yīng)速度(故障判斷延遲≤3秒),又通過云端大數(shù)據(jù)訓(xùn)練提升了模型泛化能力。

  在算法層面,團(tuán)隊(duì)研發(fā)輕量化小樣本檢測模型——僅需10-20張缺陷樣本即可完成訓(xùn)練,模型參數(shù)量減少75%的同時(shí),檢測準(zhǔn)確率仍保持90%以上。結(jié)合多模態(tài)融合技術(shù),團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了“圖像-文本”雙通道診斷框架,使隱性缺陷識別召回率提升20%,有效解決了復(fù)雜環(huán)境下的漏檢問題。

山東建筑大學(xué):天工睿眼 智繪光網(wǎng)

分布式光伏場站(山東建筑大學(xué)供圖)

  成果落地:從技術(shù)突破到產(chǎn)業(yè)價(jià)值

  自平臺運(yùn)行以來,已在濟(jì)南市多個(gè)光伏場站予以實(shí)施。相比傳統(tǒng)人工巡檢,檢測效率提升20倍,運(yùn)維成本降低30%,單電站年發(fā)電量損失減少約5%。形成“智能檢測-自動預(yù)警-工單處置”閉環(huán)體系,為集中式電站、分布式園區(qū)等多場景,為光伏企業(yè)提供了可復(fù)制的智能化方案。平臺的成功運(yùn)行有效破解了當(dāng)前光伏運(yùn)維中普遍存在的人工依賴與精準(zhǔn)檢測難以兼顧、隱性缺陷識別滯后的關(guān)鍵難題,為實(shí)現(xiàn)“技術(shù)驅(qū)動診斷、數(shù)據(jù)支撐運(yùn)維、效益持續(xù)增長”的新型光伏管理范式提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐,推動光伏場站從傳統(tǒng)人工運(yùn)維向智能化、精細(xì)化運(yùn)維轉(zhuǎn)變。 彰顯了AI技術(shù)在重構(gòu)建筑能源管理價(jià)值鏈中的核心驅(qū)動力,在打通光伏運(yùn)維 智能化“最后一公里”上邁出了關(guān)鍵一步。(光明網(wǎng)記者王恩慧)

來源:光明網(wǎng)

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