光伏电站热斑智能诊断与精准检修规划

功能特点

- **多源数据融合热斑识别**：整合无人机红外图像、可见光图像、EL检测数据、辐照度数据和环境温度数据，采用深度学习算法对热斑进行精准识别，自动区分真实热斑与阴影遮挡、灰尘导致的假性热点，解决漏检误报问题

- **热斑严重程度智能分级**：基于热斑温度异常值、面积扩展速度、组件发电量损失关联分析，将热斑分为红色紧急、橙色预警、黄色观察三级，为检修优先级提供量化依据

- **组件健康画像与失效预测**：为每块问题组件建立健康档案，记录热斑历史演变趋势、关联的电气参数异常，自动预测组件剩余寿命和潜在关联故障

- **检修方案智能生成**：根据热斑分布地理信息、备件库存情况、交通可达性，综合生成最优检修路线和备件调配方案，支持分区域、分批次检修计划导出

适用场景

- **无人机巡检数据智能分析**：某100MW光伏电站完成季度无人机巡检，生成5000+张红外图像和对应可见光图像，AI系统自动识别出23处真实热斑、排除12处灰尘假性热点，按严重程度排序并生成最优检修计划，原本需要3天的图像分析工作缩短至2小时

- **热斑预警与快速响应**：运维人员收到系统预警，某串组件连续3天热斑温度异常上升，系统自动关联该区域发电量下降8%的数据，确认为二极管故障前兆，立即生成紧急检修工单并匹配备件

安装命令

npx openclaw skills install industry-solar-pv-hotspot-intelligent-diagnosis

使用示例

`/hotspot-analyze --file 2024Q4_drone_inspection.csv --merge el_data.csv --output report`

`/热斑诊断-生成检修方案 --station 西北某电场 --priority high --export excel`