自動(dòng)飛行系統(tǒng)
軟件平臺
近年來，我國加快構(gòu)建清潔低碳能源體系，風(fēng)電裝機(jī)總量不斷增加，截至24年10月底，全國累計(jì)風(fēng)電裝機(jī)容量4.9億千瓦，同比增長20.3%，連續(xù)多年位居全球第一。
因葉片失效導(dǎo)致的發(fā)電量損失超40%
隨著風(fēng)電裝機(jī)總量的逐漸增加、風(fēng)電場規(guī)模的逐漸擴(kuò)大，風(fēng)力發(fā)電機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行與維護(hù)卻面臨著一系列挑戰(zhàn)，尤其是風(fēng)機(jī)葉片這一關(guān)鍵部件。據(jù)統(tǒng)計(jì)，葉片的價(jià)值占到裝機(jī)成本的約20%，而因葉片失效導(dǎo)致的發(fā)電量損失更是超過了40%。
風(fēng)機(jī)葉片常年高空運(yùn)行，易受環(huán)境影響，出現(xiàn)涂層破損、前后緣開裂、裂紋等問題，這些問題若不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修復(fù)，將嚴(yán)重威脅風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行。與此同時(shí)，風(fēng)機(jī)葉片長度的不斷增加，結(jié)構(gòu)強(qiáng)度面臨更為嚴(yán)峻的考驗(yàn)，結(jié)構(gòu)安全裕度逐漸降低，風(fēng)機(jī)葉片的定期巡檢成為保障風(fēng)機(jī)安全運(yùn)行不可或缺的一環(huán)。
低效、高危、有盲區(qū)，人工巡檢難滿足
傳統(tǒng)的風(fēng)機(jī)葉片巡檢方式主要依靠人工攀爬或吊籃進(jìn)行，這不僅效率低下，還存在極大的安全隱患。此外，使用望遠(yuǎn)鏡等設(shè)備檢查葉片也存在視角受限、主觀性強(qiáng)等問題，難以發(fā)現(xiàn)深層次缺陷。更為重要的是，傳統(tǒng)巡檢模式無法應(yīng)對日益龐大的巡檢任務(wù)量，巡檢數(shù)據(jù)的碎片化管理也使得缺陷分析和決策支持變得尤為困難。因此，探索更高效、更安全的巡檢方案，已成為當(dāng)前風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域亟待解決的問題。
復(fù)亞智能風(fēng)機(jī)全自動(dòng)巡檢解決方案
針對上述挑戰(zhàn)，復(fù)亞智能正式推出了風(fēng)機(jī)全自動(dòng)巡檢套裝。該套裝主要由算力模塊、激光雷達(dá)、全自動(dòng)風(fēng)電巡檢軟件、無人機(jī)與數(shù)據(jù)管理平臺等構(gòu)成，通過自動(dòng)識別航向角、動(dòng)態(tài)規(guī)劃巡檢航線、自動(dòng)飛行拍攝、AI缺陷分析、巡檢數(shù)據(jù)分析管理等，徹底改變了傳統(tǒng)巡檢模式，實(shí)現(xiàn)對風(fēng)機(jī)葉片的高效、精準(zhǔn)巡檢。
無需停止在倒Y字形，可小幅度擺動(dòng)
復(fù)亞智能的全自動(dòng)巡檢方案突破了傳統(tǒng)人工巡檢對風(fēng)機(jī)葉片靜止?fàn)顟B(tài)的依賴，無需將葉片調(diào)整為固定的倒Y字形，即便葉片有小幅度擺動(dòng)（擺動(dòng)幅度不大無需鎖槳）也能完成精準(zhǔn)巡檢，減少了調(diào)整葉片位置所需的時(shí)間和人力成本。
全流程自動(dòng)巡檢，單臺耗時(shí)＜20分鐘
在巡檢前，操作員只需在系統(tǒng)中輸入風(fēng)機(jī)設(shè)備信息、經(jīng)緯度坐標(biāo)并調(diào)整巡檢參數(shù)，便可啟動(dòng)巡檢任務(wù)。
在無人機(jī)起飛后，復(fù)亞飛控算法會自動(dòng)識別風(fēng)機(jī)的各個(gè)部位，實(shí)時(shí)分析激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，即時(shí)調(diào)整無人機(jī)姿態(tài)進(jìn)行安全飛行，并精準(zhǔn)拍攝照片。
對于采集的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，算法模型將快速識別缺陷，系統(tǒng)將自動(dòng)出具巡檢報(bào)告。通過高效且精準(zhǔn)的全自動(dòng)化巡檢流程，將單臺風(fēng)機(jī)的巡檢時(shí)間控制在20分鐘以內(nèi)，減少停機(jī)帶來的損耗，為風(fēng)機(jī)巡檢節(jié)省了大量時(shí)間和人力成本。
AI識別多種常見缺陷，云端數(shù)據(jù)分析管理
在數(shù)據(jù)處理方面，復(fù)亞智能依托先進(jìn)的無人機(jī)AI識別算法實(shí)現(xiàn)了巡檢數(shù)據(jù)的智能分析。無人機(jī)采集的影像被實(shí)時(shí)傳輸至數(shù)據(jù)管理平臺，通過算力模塊和云端服務(wù)器對葉片裂紋、前緣腐蝕、后緣開裂、膠衣脫落等缺陷進(jìn)行自動(dòng)識別。系統(tǒng)不僅能準(zhǔn)確標(biāo)注缺陷位置，還能測量缺陷的尺寸，并將缺陷按照類型和嚴(yán)重程度分類，快速生成完整的診斷報(bào)告。
這些報(bào)告以高清圖像和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形式展示，幫助運(yùn)維團(tuán)隊(duì)及時(shí)了解風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)并制定維護(hù)計(jì)劃。此外，數(shù)據(jù)管理平臺支持歷史數(shù)據(jù)的對比分析與趨勢預(yù)測，為風(fēng)機(jī)的長期維護(hù)提供了科學(xué)依據(jù)。
復(fù)亞智能風(fēng)機(jī)全自動(dòng)巡檢方案通過無人機(jī)的自動(dòng)化操作，消除了高空作業(yè)的安全隱患，巡檢過程無需人工干預(yù)，極大提高了巡檢效率。AI算法的應(yīng)用不僅減少了人為誤差，還能實(shí)現(xiàn)缺陷的快速、精準(zhǔn)識別，大幅提升了運(yùn)維工作的質(zhì)量。與此同時(shí)，巡檢數(shù)據(jù)的云端化管理實(shí)現(xiàn)了對風(fēng)電場的全局監(jiān)控與精細(xì)化管理，降低了整體運(yùn)營成本。
通過技術(shù)賦能，復(fù)亞智能推動(dòng)風(fēng)機(jī)巡檢技術(shù)的全面升級，可以幫助風(fēng)電企業(yè)提升運(yùn)維效率，延長風(fēng)機(jī)的使用壽命，為全國乃至全球可再生能源的持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)一份力量。
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全自動(dòng)飛行任務(wù)選擇與執(zhí)行
自動(dòng)機(jī)場的操控與監(jiān)控
自動(dòng)飛行任務(wù)下的數(shù)據(jù)采集
無人機(jī)自動(dòng)回庫后進(jìn)行充電或換電
自動(dòng)巡查任務(wù)的回放，圖像數(shù)據(jù)的查閱
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復(fù)亞智能是業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的無人機(jī)全自動(dòng)飛行系統(tǒng)研發(fā)和服務(wù)商，用高度智能的自動(dòng)飛行系統(tǒng)滿足政企用戶低空巡查業(yè)務(wù)需求，分布式部署的無人機(jī)機(jī)場，讓巡邏干預(yù)隨時(shí)可達(dá)，巡檢數(shù)據(jù)觸手可及。
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