光伏阵列电池板监测，具有组件级优化和监控，可以远程监控每块光伏板的瞬时输出功率，可准确定位输出功率严重下降的光伏板，通过云平台，轻松知道是屋顶上第几排第几列的光伏板需要更换或排除故障，这大大降低了运维交通费用和对运维人员专业知识的要求。应用移动互联、物联网、大数据技术，全面覆盖、在线智能监测光伏电站所有设备，实时定位并准确判别故障，避免“无目的例行巡查”，指导开展人工现场检测核验消缺。光伏发电设备主要包括:光伏电池阵列、汇流箱、低压直流柜、逆变柜、交流低压柜、升压变压器等。随着大阳能发电系统的不断建设和投入，电力系统的局域化和远端监控与管理、视频监控以及根据规定的协议进行数据的传送，一直是电厂业主和电网企业关注的焦点。提供端到端的安全能力，以态势感知为核心提供主动安全防御能力，从整体上保障平台的安全稳定运行，协助发现已接入终端的安全风险，及时辅助异常事件处置，避免风险的扩大化，系统性防范安全攻击风险和数据泄漏风险。智能光伏识别系统构成的无人机自动光伏巡逻系统，搭载红外热成像及可见光设备，从高空俯瞰光伏电站并快速获取图像或视频数据，并通过5G网络回传至云端的图像识别系统，精准判别出热斑、热条、鸟粪污渍、植被遮挡、面板损坏、沙尘等故障并自动定位。

　　当光伏板表面存在异物如灰尘、树叶、鸟粪等时，会遮挡部分阳光，减少光伏板接收的光照强度，从而降低光伏电池的光电转换效率。例如，一层薄薄的灰尘可能使光伏板的发电效率降低 5% - 10%。不同类型的异物对发电效率的影响程度有所不同。鸟粪由于其颜色较深且具有一定的腐蚀性，对光伏板的遮挡作用更为明显，可能导致局部发电效率大幅下降。安装在光伏电站的智能监控系统可以实时监测光伏板的运行状态，通过分析光伏板的输出电流、电压等参数的变化来判断是否存在异物遮挡。基于计算机视觉技术，对光伏板的图像进行处理和分析。首先，通过图像采集设备获取光伏板的图像，然后利用图像处理算法对图像进行增强、去噪等预处理。接着，采用目标检测算法识别图像中的异物，如树叶、鸟粪等。常用的目标检测算法有基于深度学习的卷积神经网络等。利用异物和光伏板表面的温度差异来识别异物。当光伏板表面存在异物遮挡时，被遮挡部分的温度会升高，与周围正常区域形成温度差。通过热成像设备可以检测到这种温度差异，从而识别异物。

　　通过分析光伏板的输出电流、电压等参数的变化来判断是否存在异物遮挡。当光伏板表面存在异物时，其输出电流和电压会发生变化。通过建立数学模型，分析这些参数的变化规律，可以推断出异物的存在和类型。光伏板异物识别是光伏电站运维管理的重要环节。通过采用合适的识别方法和技术，可以及时发现光伏板表面的异物，采取有效的清理措施，提高光伏电站的发电效率和可靠性。随着技术的不断发展，无人机巡检、智能监控系统等先进的异物识别方法将得到越来越广泛的应用。AI 识别技术可以快速处理大量的图像数据，准确识别光伏板表面的各种异物。相比传统的人工巡检，AI 识别技术可以大大提高识别效率和准确性，减少漏检和误检的情况。图像识别是 AI 识别技术在光伏板异物识别中的主要应用方法之一。通过安装在光伏电站的摄像头采集光伏板的图像，然后利用深度学习算法对图像进行处理和分析，识别出图像中的异物类型和位置。通过物联网技术将光伏板的运行数据实时传输到云端，利用大数据分析技术对数据进行挖掘和分析，建立光伏电站的智能运维管理平台，实现对光伏板异物的自动识别、预警和清理。