无人机风电巡检应用场景
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—能源发电场生产规模逐渐扩大，对生产效益精细化的要求不断提升

—风叶位置较高，裂缝等微小故障点难以发现

—传统风机巡检主要为目测检查，形式上分为高倍望远镜、高空绕行下降目测检查和维修平台检查

—上述方法均不同程度的存在检查效率低、经济成本高、高空坠落安全隐患等问题

  • 海上风电
  • 陆上风电
  • 风光线一体

   海上风电场站


    · 海上风力发电站通常位于海洋环境中，这意味着必须应对强风、海浪、盐雾腐蚀、

       潮湿和其他极端天气条件


    ·风机的维护和修理工作在高空中进行，技术人员必须有专业的攀爬和悬挂技能。

      给工作人员的身体安全带来了额外的风险



    · 离岸风电场可能位于距离岸边几十甚至几百公里的地方，如若产生故障难以及时解决

       需要稳定的巡检周期和较短的周期间隔来保障风机的正常运行

   陆上风电场站


    · 风电场通常位置偏远，运送所需的维护设备和专业人员既困难又耗时

       风机在陆上更容易受到像暴雨、累计、冰雹等极端恶劣天气的影响


    · 传统风机巡检主要为目测检查， 形式上分为高倍望远镜、高空绕行下降目测检查和维修平台检查

       风叶位置较高，裂缝等微小故障点难以发现

   

    · 传统作业需要停机检测，导致运行中断，对发电量带来损失

   风光线一体


    · 针对于新能源场景下的巡检大部分仍由人力来完成，检查点多且分散，检查专业化程度要求高

       人员投入力度大，但整体的劳动效率和质量却不高


    · 多种绿色能源组合配置下的发电场站需要多种专业的运维人员驻守

       人力成本消耗大、工作负担重、专业化程度参差不齐

   

    · 场站分布范围广，地形复杂，容易出现巡检盲区，不利于对缺陷隐患进行前期预防


       





在风场部署自动机场，通过网络实现远程控制无人机全自动起降、任务作业，实现现场“自动化”
搭载可变焦摄像头与激光雷达，进行全自主巡检路径规划与图像拍摄。
星逻御风调度无人机与机场，通过停机/不停机检测，可获得无人机实时视频。
通过AI智能图像识别系统和云计算数据发现叶片故障点，数据自动分类存储归档
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