在全球能源轉(zhuǎn)型加速推進的背景下，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)展后的運維瓶頸。山東建筑大學(xué)“低碳技術(shù)與智慧能源”團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)模化運維需求。針對上述問題，團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，檢測準確率仍保持90%以上。結(jié)合多模態(tài)融合技術(shù)，團隊構(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前光伏運維中普遍存在的人工依賴與精準檢測難以兼顧、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。