刘金伟

针对百MW级地面光伏电站户外组件巡检效率低、故障响应滞后以及清洁决策粗放等问题，本文围绕智能巡检、精准清洁和故障预警三个方面提出运维优化策略。通过部署无人机可见光与红外热成像巡检系统，引入AI视觉识别模型，实现组件缺陷定位、风险分级和工单流转；通过积灰监测、发电偏差分析和无水清洁技术，推动清洁作业由固定周期转向状态触发；通过电压、电流和背板温度构建故障预警模型，提升异常识别前置能力。结果表明，优化后单组件平均巡检时间由5 min缩短至1 min，平均故障响应时间由24 h缩短至2 h，故障识别率由70%提高至95%，年发电量可提升约6%，年运维成本可节省约20万元，投资回收期约为1.5年。研究表明，基于数据感知和智能判别的运维模式能够显著提升户外组件运行可靠性与经济效益。

光伏电站；户外组件；智能巡检；故障预警；精准清洁

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