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溶液、吸氢合金、密封胶、胶粘剂、铝塑膜、钢壳、铝壳、其它相关材料; ●检测设备：流量计、充放电测试设备、离心机、绝缘测试器、寿命测试机、阻抗测试机、内部电阻测试器、其它测试、验证、分析设备

，一定需要跨界融合，才能挖掘深层次内容。通过信息流将能源流、物质流、价值流相耦合，可实现碳平衡的智慧能源生态系统。周伏秋：能源需求正在升级为供/用慧能国家发改委能源研究所能源系统分析
，巡检回来之后，会产生海量图像和视频，人工很难做鉴别。通过训练出来的AI，可以很快速进行设备识别和缺陷识别。李宇：物联网最重要的是连接价值华为技术有限公司物联网解决方案架构师李宇

工业生产的效率提升得到了一个肯定，这已经在各个领域被充分运用。一样的，无人机对于光伏电站会有一些新变革，这是我们调研分析的无人机在光伏电站生命全周期流程图。设计阶段依靠无人机进行设计施工现场勘测，为
项目可行性研究提供数据分析，对整个电厂布局进行规划。第二方面，可以进行3D模型的建立，从全局上建立电厂，为后期发电量建设提供模型。建设阶段无人机可以提供建设进度的监控，了解项目的实施过程和实施进度

地下水水位的问题时，非洲开发银行的Adiaratou Bah表示，银行拥有完善的审查流程，银行支持和资助的每个项目必须由项目团队适时做出分析，这些项目团队由技术、法律、金融和其他必需的专业人员组成
地质调查局地球资源观测与科学中心的地理学家Gray Tappan用自己的话解释了卫星图像告诉人们的萨赫勒地区的土地状况。 Credit: Gray Tappan Gray Tappan：在

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

经销商沟通，降低系统价格，同时下调收益预期。如果遭遇银行拒绝贷款，项目很可能遭遇流产。此外，有行业分析师指出，为充分调动投资企业积极性，湖北、安徽、河南、辽宁都推行过先建先得的政策，导致部分电站
3MW分布式光伏发电项目荆门立升环保设备有限公司荆南大道39号0.07MW屋顶分布式光伏发电项目寅晒能源荆门市高新区华工图像技术有限公司1.6WM屋顶分布式发电项目寅晒能源荆门市高新区湖北

，对电池片加载电压后，使之发光，再利用红外成像仪摄取其发光影像。因电致发光亮度正比小于少子扩散长度，划痕处因具有较少的少子扩散长度，会发出较弱的光，从而形成较暗的影像。根据缺陷图像的分析，更改
摘要：电池片背面钝化层沉积工序，面临着划痕对AL2O3钝化层损伤的困扰，对电池片转换效率的提高产生了不良影响。分析产生划痕的主要因素，通过试验加以工艺验证，最后提出解决划痕的有效办法。引言

。阿里云系统不仅在切片制造，在保利协鑫多晶硅生产环节也已经应用。杨昆鹏介绍，未来3年，光伏制造将迈向智能升级。人工智能、大数据分析与光伏产业的深度融合已成为必然趋势，讲述数据故事将成为企业的
新语言。当前，人工智能技术正在被不断地应用到图像识别、故障诊断与预测性维护、质量监控等各个领域，覆盖从研发创新、生产管理、质量控制等多个方面。据了解，刚刚投产的新疆协鑫多晶硅项目将打造全新

成因，利用这些检测手段和分析结果，能够及时有效地反馈生产过程中产生的缺陷类型，有利于生产工艺的改进和质量的控制。 1、引言在大规模应用和工业生产中,晶硅太阳能电池占主导地位，其在制造过程中通常
亚稳态，在短时间内会回到基态，这一过程中会释放波长为1100nm的光子，光子被灵敏的CCD相机捕获，得到硅片的辐射复合图像。 Fig.2-1光致发光 2.2电致发光(EL) EL与PL工作

光伏组件是光伏发电系统的核心器件。光伏组件的性能和可靠性，直接影响光伏发电系统发电效率和运行稳定性，因此检测和控制其内在质量是很有必要的。本文重点通过借助EL 检测手段，对光伏组件EL 测试图像的明暗片问题产生原因进行分析，为工业化生产的品质控制提供参考。

组件进行分析处理，得出了具体的热斑检测报告。通过无人机检测光伏组件热斑，大幅提高了电站红外热斑检测效率。热斑效应产生的原因1 太阳电池的等效电路图如图1 所示。太阳电池主要是由p-n 结构成的
FLIR Vue 机载红外热像仪机( 如图4 所示) 仅重100 g 左右，不会影响无人机重心或缩短飞行时间。FLIR Vue 分辨率可达640PPI512PPI，大幅增强了图像的可视性;工作温度在

首先研究加州电网的一部分，分析可再生能源、电池存储数据和可以显示出在靠近电线的树木可能会在暴风雨中造成问题的卫星图像。项目的目标是开发一个能够自动管理可再生能源，并能在不需要人工参与的情况下从系统故障
场的能量输出。人工智能也可以提高能源使用效率。谷歌使用机器学习来帮助预测其数据中心的负荷需求。例如，该系统分析并预测用户最可能在什么时候观看Youtube，然后优化所需的冷却时间，谷歌借此减少了40%的能源使用。

摘要：丝网印刷线在生产过程中产生了间歇性串阻偏高、效率偏低的现象，EL测试图像部分区域呈现黑雾状，针对此问题从烧结炉和丝网工艺2个方面进行分析，解决了该问题。烧结是太阳能多晶电池片成为成品的最后
3个关键参数。 2太阳能多晶电池片烧结异常分析丝网印刷段由于烧结炉外围维护不到位，间歇性的产生串阻偏高、效率偏低现象。在对效率低的电池片进行EL测试后发现，EL图像部分区域呈现黑雾状(见图1、图

分选良品及不良品的目的。检测结果会同步呈现在显示器上，方便操作人员随时查看检测结果。系统具有数据记录备份功能，当天或者多天的数据可以随时导出，方便工艺人员进行分析。 2检测系统构成硅片自动检测
灰板做光分布校正创建Background图像，BMP格式用4张标准片做膜厚、折射率、完整性校正。 5应用效果硅片自动检测系统自投入使用以来，严格控制了PECVD工艺后不良品流入下一道工序。数据

在光伏阵列设计和安装中，许多参数需要根据安装地点以及周围环境进行特殊计算和分析。太阳能阵列倾斜角度设计就是其中重要的一环。合理的设计和安装可以提高系统产能10%左右，对于一些地理位置特殊的项目，相较
发电量，这时较合理的倾角应在纬度角左右2左右，这样年光照捕捉量的输出图像就会类似于图四中紫色的波形。图五：北京5kW系统41度倾角正南朝向优化输出图如图五所示，夏季左右光照损失量

质检系统如何攻克这些难题?魏溪含说，自己和团队首先得成为质检人员，了解工序和原理。同时，阿里云ET工业大脑通过深度学习和图像识别算法，集中学习了40000多张样片，将图像转换为机器能读懂的二进制语言
单多晶电池片的自动检测，目前AI质检的速度、准确度已经超过预期，正在推广到其他产线。未来，这一套质检方法还将用于组件生产。更重要的是，随着自动化水平的提升，工厂可以利用大数据进行系统性的分析，比如