摘要
本发明提供了一种基于人工智能的新能源光伏动态巡检方法和系统,涉及光伏电站智能巡检技术领域。本发明根据天气预警、性能告警或定时任务触发巡检;结合地形、气象和历史数据进行初始路径规划,并通过RRT*算法动态避障更新路径;无人机巡检时采集多模态数据,包括可见光图像、红外热成像、EL检测数据和定位数据;整合无人机数据与地面传感器数据生成统一故障特征矩阵;利用深度神经网络实时定位缺陷区域、判断缺陷类型并划分故障等级;最终根据故障等级对光伏系统健康度评分,分析安全运行趋势。本发明实现了多模态数据实时融合与动态路径规划,提高了故障识别精度和巡检效率,降低了人工巡检成本和风险,为光伏系统的智能运维提供了有力支持。