山東建筑大學(xué)：天工睿眼 智繪光網(wǎng)

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)?；l(fā)展后的運維瓶頸。山東建筑大學(xué)“低碳技術(shù)與智慧能源”團(tuán)隊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)智能化運維提供了突破性解決方案。

技術(shù)攻堅：破解缺陷檢測核心痛點

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)?；\維需求。針對上述問題，團(tuán)隊基于新一代信息技術(shù)，創(chuàng)新設(shè)計云邊協(xié)同架構(gòu)：無人機航拍代替人工巡檢大幅降低時間和人力成本；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，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。

成果落地：從技術(shù)突破到產(chǎn)業(yè)價值

自平臺運行以來，已在山東省濟南市多個光伏場站予以實施。相比傳統(tǒng)人工巡檢，檢測效率提升20倍，運維成本降低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。平臺的成功運行有效破解了當(dāng)前光伏運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，為實現(xiàn)“技術(shù)驅(qū)動診斷、數(shù)據(jù)支撐運維、效益持續(xù)增長”的新型光伏管理范式提供了強有力的技術(shù)支撐，推動光伏場站從傳統(tǒng)人工運維向智能化、精細(xì)化運維轉(zhuǎn)變。 彰顯了AI技術(shù)在重構(gòu)建筑能源管理價值鏈中的核心驅(qū)動力，在打通光伏運維 智能化“最后一公里”上邁出了關(guān)鍵一步。