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与华为携手，在边缘侧部署输电视频监控终端，集成Atlas 200 AI加速模块，运行AI推理算法进行就地图像视频分析，及时上传告警。主站部署训练和推理系统，持续优化算法模型，结合管理软件实现模型远程
第2名快15%。这可以让研究人员更快的进行图像、语音的AI模型训练，让人类更高效的探索宇宙奥秘、预测天气、勘探石油，加速自动驾驶的商用进程。命名之人，是个高手。Atlas不仅是顶天立地的大力神，是

，要做到精准排故，而能实现精准排故的核心就是无人机+定制AI+大数据分析。传统的光伏运维工作大多是依据运维人员徒步进行组件巡检，成本高、准确性不稳定、效率较低、易产生偏差。产生的结果就是，人工
表面。无人机光伏智能巡检系统，考虑到不同光伏电站存在布局及设备种类上的差异性，用户可根据自身情况提交信息，通过对不同电站图像数据的拼接处理创建完整的数字电站图像，逐级创建完整数字电站。在此基础上

按方抓药，才能一针见血光伏巡检智能分析系统利用通过深度学习后的图像识别算法，从海量的红外照片及可见光照片中准确的分辨识别出故障异常，查准率达到98%。 -光伏智能巡检系统的检测率
束之高阁，要做到精准排故，而能实现精准排故的核心就是无人机+定制AI+大数据分析。传统的光伏运维工作大多是依据运维人员徒步进行组件巡检，成本高、准确性不稳定、效率较低、易产生偏差。产生

足够的处理能力以实时进行复杂的计算。其次，需要在人工智能、图像识别和计算机视觉分析(公司的核心知识产权)方面进行大型软件开发。尽管成立于2013年Heliogen才刚刚揭开面纱，但格罗斯认为相当于
速度捕获视频。计算机视觉用于分析反射镜边缘的位置和每个反射镜的反射角度，并每秒微调30次。每个反射镜均通过以太网连接接收命令，并装有两个无刷电动机(为了维护最小化)，以进行连续的微调整。格罗斯说

介绍一种预测地面电站双面组件发电增益模拟的模型，并通过应用这个模型到各种不同的系统参数配置如地面反射率、组件安装高度、组件对地表的覆盖度(GCR)、阴影遮挡来分析双面组件发电增益的变化。根据这些实验
。简单打个比方，把渲染图像当做人类的眼睛或者照相机，当有光线经过物体反射后进入我们的眼睛或者相机，我们才能看到这些物体、相机也才能成像，如上左图示意。然而从光源射出的光线绝大多数不能进入人眼，所以在

建模、预测、控制和优化等方面。清华大学中国科技政策研究中心在其发布的《中国人工智能发展2018》报告中，通过对德温特全球专利权人的专利公开数据进行分析，发现AI领域中Top10专利权人分布如下
、需求侧管理等都提供了强大的工具。图2：AI在电力能源领域的应用(来源：参考资料2) 能源领域中常用的人工智能技术机器学习机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以主动学习的算法

码，数据可以说无处不在，与产品同步生产，同步完善。我们不仅是数据的搬运工，还要做数据的分析师。吕彬说，数据收集只是数字化的基础，目的是通过智能化分析，发掘信息的价值。 EL(电致发光)检测是
光伏发电产品下线前一道关键工序。过去，要先用红外检测设备获取图像，再靠人工判定是否存在缺陷，很难避免产生人工判定有疏漏的情况。如今，困扰多年的检测问题终于有望解决了，答案就在光伏组件数字化车间4线、5

，未来将会与私人领域的公司合作开展各类相关研究项目。据介绍，研究人员将基于对高精度卫星图像的分析来更好地评估海平面上升、温室气体排放、冰川消融、森林退化等情况，从而更深入地了解气候变化带来的影响，为政府在制定相关预防措施方面提供科学依据。

双面组件带来更高的发电收益。首先，天智2可通过AI跟踪算法优化逆跟踪策略，对地形及跟踪系统的排布进行分析，规避阵列间阴影，最大化利用辐照资源;同时，天智2可对电站的辐照、组件背面反射数据进行收集并深度
学习，从而计算得出不同阵列的最佳倾角;另外，天智2的云层策略不仅可以建立电站的气象数据库，还能够实时获取气象数据和云层图像，并将云层向电站进行投影，经过投影区域识别后，可有效区分不同区域的跟踪方式

认为其所在公司在该技术上是先进的，无论是光伏智能制造，还是智能运维、智能发电、智能物流。无人机DRONES 与更广泛的能源工业相比，无人机、航拍和图像分析对光伏产业的影响更大，尤其是对于大规模的
降低成本和做更多，成功的数字化转型对于提质增效和提高发电量的创新技术将是至关重要的。由机器学习助力的数据清理和分析，将帮助从海量的操作数据中获取有价值的规律和发现。无人机、航拍与图像分析等将降低光伏选址

一旦出现，三四年后会大面积出现。网状隐裂从肉眼看前三年很难看出来，现在一般通过无人机拍摄热斑图像，对出现热斑的组件测EL就会发现隐裂已经产生了。电池片裂片一般由焊接过程中操作不当、人员抬放时手法
，他们会在各个环节测试组件EL。首先从组件厂发货到现场后测试EL图像，确保组件厂发货、运输过程中没有产生隐裂;其次安装之后再测EL，确保工程安装过程中没有产生隐裂问题。电池片混档一般是低档次电池片

隐裂一旦出现，三四年后会大面积出现。网状隐裂从肉眼看前三年很难看出来，现在一般通过无人机拍摄热斑图像，对出现热斑的组件测EL就会发现隐裂已经产生了。电池片裂片一般由焊接过程中操作不当、人员抬放时手法
这种隐裂，他们会在各个环节测试组件EL。首先从组件厂发货到现场后测试EL图像，确保组件厂发货、运输过程中没有产生隐裂;其次安装之后再测EL，确保工程安装过程中没有产生隐裂问题。电池片混档一般是低档

组串，让运维工作变的更轻松、更高效，更有目的性的运行维护。前最新的I-V曲线在线诊断分析功能融入了智能图像识别技术，可以快速识别出： ◆组串中有灰尘、污渍等遮挡 ◆组串中有阴影遮挡 ◆组串无
近日，由特变电工新疆新能源股份有限公司(以下简称：特变电工)数字化运维团队自主研发的TB-eCloud 光伏电站智能监控及分析系统，凭借独特的产品定位和性能再次获得国际市场认可，中标越南VSP平顺

、PbI2-MAI-DMSO-咖啡因两种材料的FTIR谱图及指纹图谱。接下来进一步表征了钙钛矿薄膜的微观结构、膜质量、电荷复合动力学以及晶体结构。图2、(A)含咖啡因钙钛矿薄膜的横断面SEM图像;(B-C)有
/无咖啡因的PVSK薄膜的光致发光(PL)(B)和时间分辨PL光谱(C);(D)有/无咖啡因的PVSK膜的XRD图像;(E)MAPbI3膜和含咖啡因MAPbI3膜中的2D掠入射广角X射线衍射

黑斑问题展开分析并提出一些意见。 EL测试原理 EL测试仪是通过对电池片通入1-40mA的正向电流，作用于扩散结两边,电能把处于基态的原子进行激发，使其处于激发态，处于激发态的原子不稳定，进行
宽度，电子和空穴通过势垒区时因复合而消失的几率很小。在正向偏置电压下，p-n结势垒区和扩散区注入了少数载流子，这些非平衡少数载流子不断与多数载流子复合而发光。 EL黑斑产生的原因 EL测试的图像

美国斯坦福大学研究人员日前报告说，他们利用一种新的计算机算法来分析高分辨率卫星图像，获得迄今最详尽的美国太阳能设施分布情况，并将所获数据放入一个开放的数据库，使政策制定者、公共事业公司等可以更深
》杂志上报告说，他们开发出一种名为深度太阳能的算法，能通过扫描高分辨率卫星图像快速识别其中的太阳能设施，并能记录这些设施所在位置，计算它们的尺寸。参与研究的斯坦福大学机械工程学教授阿伦马宗达说，用这种