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光伏技術的發(fā)展將需要對現有的基礎設施進行更密切的監(jiān)測，以確保其功能完善。因此，無人機和人工智能技術的重要性，旨在確保前者的自主性和更大的智能。
經驗之談
光伏領域的運營和維護業(yè)務將不斷增長，到2025年具體支出將達到90億美元。在運行和維護中使用無人機，特別是檢查光伏系統(tǒng)，將變得越來越重要，特別是對于大型太陽能園區(qū)。人工智能將是提高無人機的自主性及其監(jiān)測和檢測可能造成重大損失的異常情況的關鍵。
人工智能和無人機在光伏領域的結合使用可以提高監(jiān)測的準確性，特別是對于大規(guī)模的安裝，并使其更容易，減少運營和維護成本。
光伏板提供了很好的收益，但需要將其保持在最佳狀態(tài)。因此，需要不斷的維護，這在大型裝置中變得很復雜。想想中國龍羊峽大壩的太陽能公園就知道了。它是世界上最大的，占地面積為27平方公里，由400萬塊太陽能電池板組成。因此，需要不斷的維護，這需要大量的費用。
據Wood Mackenzie（是一家位于英國的全球能源、化工、可再生能源、金屬和采礦業(yè)的研究和咨詢集團，提供數據，書面分析和咨詢建議。）稱，到2025年，每年的運行和維護支出將達到90億美元。逆變器接近其使用壽命的太陽能裝置現在占全球光伏市場的5%。這個數字在未來四年內將增長到16%。
與計算機視覺系統(tǒng)和先進的成像攝像機相結合，無人機將改變可再生能源場地和相關設備的檢查景觀。Frost & Sullivan（是一家美國商業(yè)咨詢公司，業(yè)務范圍涵蓋跨行業(yè)的市場調研及分析、業(yè)務增長戰(zhàn)略咨詢及企業(yè)培訓。）在一份題為 "用于太陽能和風電場檢測的數字技術的進步 "的報告中強調，這是一個即將增長的趨勢。它明確指出，太陽能和風力發(fā)電場的傳統(tǒng)檢查方法既費時又費錢。由于經過適當訓練的無人機采用人工智能研究領域的技術，同時利用云計算、增強現實系統(tǒng)、虛擬現實系統(tǒng)和即將到來的5G的優(yōu)勢，這將發(fā)生巨大的變化。
無人機的工作和人工智能的重要性
我們應該如何想象人工智能和無人機在光伏領域的結合使用？無人機的主要用途與熱成像和視覺檢查有關。視覺成像對模塊、電纜和其他系統(tǒng)組件很有用，而紅外熱成像技術使其有可能識別由故障二極管引起的熱點。缺陷二極管被用于光伏組件中，以保護太陽能電池在發(fā)生部分遮陽時不會過熱。它們可以被用來更有效地診斷光伏系統(tǒng)的性能問題。
無人機使用物體跟蹤和自我導航工具，使其能夠在不需要人類干預的情況下進行檢查，快速捕捉圖像，甚至從難以到達的地方捕捉圖像。
人工智能在識別捕獲數據中的潛在問題方面提供了寶貴的支持。與所有設備相連的云存儲所收集的數據，而AR和VR系統(tǒng)為技術人員遠程查看設備提供了理想的虛擬環(huán)境[關于人工智能的更多信息，我們建議閱讀我們的人工智能指南，其中解釋了什么是人工智能，它的作用和應用實例--編者按]。
除了無人機，機器人系統(tǒng)也有空間--可以進行遠程維護和檢查，而5G將允許更快的數據傳輸，并使無人機的使用更加有效。
人工智能和無人機在光伏領域的應用：Follow PV項目；
如果我們要實現運維人員和行業(yè)專業(yè)人士一直在等待的飛躍，將人工智能和無人機用于光伏領域是必不可少的。英國拉夫堡大學的研究人員很清楚這一點，因為他們致力于開發(fā)下一代無人機技術，用于自主、快速和超高分辨率的太陽能裝置檢查。該團隊的努力是一個名為 "Follow PV "的新合作項目的一部分，該項目由英國創(chuàng)新署資助，來自拉夫堡大學航空和汽車工程系以及埃塞克斯大學的專家參與其中。該項目旨在通過開發(fā)自主無人機為能源行業(yè)降低成本和提高效率的動力提供答案。
在這個具體案例中，配備有攝像頭和特定物聯(lián)網傳感器的無人機將被用來收集光伏太陽能模塊的數據，一個專門的平臺將識別任何缺陷。而且，它通過應用機器學習技術，對系統(tǒng)的健康狀況產生詳細和準確的報告來做到這一點。"研究人員解釋說："這種解決方案比用便攜式設備在地面上進行人工檢查更快、更準確。”
一些可以發(fā)現早期系統(tǒng)性退行性問題的缺陷，只有在近距離才能看到。目前的無人機技術還不夠精確，無法安全地自主飛行，更接近太陽能電池板的表面。
該項目匯集了光伏技術、機器人、人工智能、傳感器技術和嵌入式系統(tǒng)等領域的專家，正是為了開發(fā)一種能夠進行快速計算處理并能夠利用人工智能和傳感技術進行飛行修正的無人機。只有這樣，飛行裝置才有可能詳細地捕捉到光伏組件的狀況。
無人機在太陽能運行和維護中的早期應用
人工智能和無人機在光伏領域的應用已經被該領域的多家公司開發(fā)了好幾年。其中一家公司，意大利的Enel Green Power（是一家意大利跨國可再生能源公司，總部位于羅馬。），是世界上第一批在其位于西班牙的最大太陽能園區(qū)測試無人機的好處的公司之一，特別是為了提高監(jiān)測和預防其工廠的故障的能力。
今年，巴西電力公司開始使用該組合來檢查光伏電站和輸配電網絡。利用設備中內置的人工智能軟件的無人機，它打算首次實時分析在南美國家收集的圖像。
目的很明確：無人駕駛飛行器（UAV）捕獲數據的速度比其他人工過程快近50倍，使其具有極高的成本效益。
由于太陽能園區(qū)的表面積非常大，配備熱敏和RGB傳感器的無人機實際上可以覆蓋更多的地方來檢測缺陷，而不是人工程序。在檢查太陽能裝置時，熱成像和RGB傳感器為公司提供了一個完整的視角，而手工繪圖則無法做到。此外，無人機檢查避免了危及工人執(zhí)行檢查任務。
研究視角：自主式無人機的深度學習
然而，到目前為止，工廠檢查在很大程度上仍然是一項人工任務。在基于圖像的評估程序中，通常用無人機進行測量，無人機由飛行員引導穿過模塊領域。然后必須對獲得的圖像進行后處理，再由專家進行評估，以確定模塊、串或細胞的缺陷。這一程序很耗時，因此也很昂貴。
這就是為什么研究正在努力使人工智能和無人機在光伏領域的應用盡快成為現實。在這方面，應該提到德國的COSIMA項目。在德國聯(lián)邦經濟事務和能源部的資助下，HI-ERN研究所、紐倫堡技術大學、安聯(lián)技術中心AZT（安聯(lián)風險咨詢公司）和多家公司參與了該項目。
該項目的目的是實現系統(tǒng)的全自動和快速檢查。為了實現這一目標，他們正在研究一種無人機，它可以沿著預先編程的路線自主飛行，并用一個特殊的相機記錄光伏系統(tǒng)的視頻。該相機檢測系統(tǒng)發(fā)出的光，并生成包含太陽能電池和組件缺陷詳細信息的圖像。這里使用了深度學習技術：各個模塊的圖像被自動處理，并由一個預先訓練好的神經網絡進行評估，以檢測任何錯誤。
人工智能和無人機用于光伏發(fā)電：意大利團隊在工作中
意大利烏迪內大學的數學、計算機和物理科學系（DMIF）也在研究深度學習技術的應用。該部門的團隊已經在人工智能和無人機結合的光伏領域工作了一段時間。在這方面，它正在開發(fā)一個專門用于檢測大型光伏系統(tǒng)異常情況的內部項目，并積極研究最佳飛行參數。
意大利都靈大學教授吉安-盧卡-弗雷斯蒂（Gian Luca Foresti）解釋說："人工智能對無人機有幾個方面的作用。一個是關于自主飛行，包括起飛和降落。這涉及到無人機在飛越過程中通過傳感器識別地面上的物體甚至是事件的能力。在這種情況下，進行飛行，獲取要分類的物體的圖像，訓練一個神經網絡來識別它們，然后在飛行中進行分類。直接訓練是必要的，因為根據飛行的特點（首先是高度和速度），獲得的地面物體的圖像完全改變?！?/p>
DMIF的網絡安全和多媒體通信的網絡和技術講師Gian Luca Foresti解釋說。還有其他需要使用人工智能進行自主飛行的情況，其中一種情況--同一部門正在研究--涉及在沒有GPS信號情況下的飛行。在這種情況下，經典和深度學習技術相結合，以識別地面上的控制點，將其與地圖（例如衛(wèi)星）進行比較，并間接確定無人機相對于這些點的位置。
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