研究背景： 目前新能源山地光伏场站数量及规模不断壮大，山地光伏电站易因各种原因电池板出现遮挡而导致热斑，严重影响光伏电站发电效率。另外，传统的人工巡检方式效率极为低下，且不容易发现设备缺陷或隐患。为此，提出基于大型山地光伏场站无人机智能诊断与故障预判关键技术研发与应用以提高光伏场站的缺陷及隐患识别能力和管理水平。 管理技术难点： 大型山地光伏电站光伏场区面积大，组件数量多、分布广、管理半径大及时发现光伏组件缺陷、火灾等隐患难度较高，安全生产管理面临较大的压力。无人机飞行技术需克服山地地形复杂、横风、遮挡等干扰。 成果先进性及创新性： 1.高精度动态厘米级RTK服务和无人机移动机场技术研究，实现无人机的自主飞行和精准降落。 2.无人机飞行过程中，利用机载可见光对设备缺陷进行采集拍摄，并实时将影像资料上传至云端进行自动分析处理，通过计算机技术把拍摄的图像合成为正射影像图，并通过AI人工智能图像分析技术实现缺陷的识别和位置精准定位。 3.一键式巡检分析系统，实现了巡检图像快速处理，缺陷及故障隐患自动分类和识别，降低了人工研判图片的工作量。 4.绘制山地光伏区特有地形图，实现了无人机全自主巡检、超视距飞行，降低了巡检人员的专业技术难度和工作量。 5.通过换电平台的应用，克服了传统无人机巡检电池续航能力弱的短板，使得无人机可以长距离作业，多次作业提升了巡检效率。 6.实现无人机在指挥中心实时可控，对盗窃、非法闯入等进行威慑驱离和实时警告。 经济社会效益：无人机的引入，给予多种行业提供了极大的便利，以航拍的新型视觉角度能够带来更直观更立体的实况展示，例如电力巡检行业、新闻行业等，利用无人机能够避免工作人员在危险的环境下工作，保障了从业者的人身安全。 可推广性：无人机巡检降低了光伏电站人工巡检整体巡检成本，并能及时发现重大危急缺陷和隐患指导维护人员进行相应处置，从而保证设备安全可靠运行，在同类型山地光伏电站可推广。