图像分析
下电气安全尤为重要，尤其是企业迫于大形势下要安装光伏，但是企业对于故障监测预警能力、设备防火防爆、系统及时切出能力要求更高。
安全的信号或图像采集：譬如温度采集，譬如测温电缆、无人机红外热像监测、在
实时传输到监测中心，监测中心服务器对数据进行储存、分析，对异常数据推送到相应负责人处。
测温电缆逻辑图
红外热成像
设备本身安全特性：逆变器不光监测设备自身的故障，还可
2013年以后成为全球最大的多晶硅制造商。尽管如此，GCL-Poly的债务负担仍然很高。
GCL-Poly子公司江苏中能多晶硅工厂位于中国东部江苏省徐州市 图像 ：GCL-Poly
没有被欧美主流多晶硅厂商采用，下图是硅烷分解生成多晶硅，温度与结晶状况分析。2010年中国的六九硅业试图通过该技术生产低成本多晶硅，但是失败了，中国仍有一些实验线在进行测试，试图生产更低成本的多晶硅
低成本?包括规模化效应降低造价，智慧运维，降低运维成本。
对于风电基地过程规划控制，首先要进行风资源精细化分析。从某一个省开始，规划一片区域，对这片区域不停细化，通过专业软件细化到要规划的基地范围内
影响因素以及生态红线范围一定要特别的注意。
此外，敏感区域分析也是风电基地前期工作的主要任务之一，直接决定了风电基地装机容量和区域整体规划，重要性不言而喻。敏感区域分析时，航飞可以
面对电站数量众多、跨省分散、并网形式多样、存量项目采用不同系统服务商产品、难以有效形成整合数据分析等诸多难点，成立项目专家组团队，从硬件选配、软件平台构建、到项目进度推进、本地定制实施服务、后期运维
，运维管理人员可快速了解到气象数据及系统转换效率(PR)等关键信息。
在现场安全防护上，为避免发生非工作人员进入生产区域而造成设备无故损坏或人员意外伤害事件，每个方阵布置1只摄像头，以4G网络图像
陷情况。"
她举例说，通过先进的分析软件，人们可以使用无人机技术以及人工智能提供太阳能电站的空中图像，预测组件的维护问题。"人工智能可以与无人机合作，在高处拍摄太阳能场地的照片，然后使用人工视觉来了
管理方式。通过分析云层覆盖、辐射度等方面的趋势，当汇聚在一起时，来自数千个太阳能电站的庞大数据集可以帮助预测产出，而更复杂的成像和评估技术正在提升我们对组件性能和衰减的理解。
尽管在太阳能领域仍处于萌芽
) HR-TEM, (g) SAED, 和 (h-k) STEM 以及 FeNi3@HC 的相应元素面分析图像。
要点三：快速的氧化还原动力学
将上述制备的FeNi3@HC催化剂载体与硫通过熔融法复合
(a) Ni 金属和 (b) FeNi3 合金的电子密度。(c) FeNi3 合金的 Bader 电荷分析。正负值分别代表得到和失去电子。(d) Ni 金属和 FeNi3 合金的态密度。(e
智能巡检诊断系统、智能功率控制系统、智能清洗系统、智能IV曲线诊断、智能掉串分析，实现统一流程、统一数据、统一运营的一体化智慧场站管理。对于大型的集中式电站来说，制定一套专属的电站运营策略可以起到事半功倍
容易出现漏检或误检，而智慧场站一体化解决方案则可以综合多种运维手段进行交叉验证，故障识别更精准;
3.结合人工智能和大数据分析，快速匹配故障原因并上传至智慧运维平台，自动生成故障处理工单推送至检修
，将运维人员从繁琐低效的人工巡检中解放出来，做到项目运行全程可视化、故障定位精准化；通过一朵能源云，将光伏与配储实现全接入云端进行统一管理，根据发电出力曲线和用电负荷曲线的综合分析，实现宜发则发、宜储
则储，最大化分布式项目收益。
光伏侧：组件级的可视管理，采用智能光伏优化器，并基于AI图像识别，自动生成精细到每块组件的物理布局图，实现项目资产尽收眼底、一览无余。一旦出现组件故障或失窃，系统将
影响力的人工智能创新发展高地。重点发展：1．智能芯片。重点推动通用计算GPU研发与产业化；面向智能图像识别、智能驾驶等应用，研制深度学习云端定制系统级芯片（SoC）以及芯片+软件平台+服务器的云端智能
、大规模并行分析、分布式内存计算、机器学习算法框架等面向人工智能、云计算、大数据领域的新一代基础软件。着力提升操作系统、数据库、中间件、办公软件等安全可控基础软件的成熟度、安全性、可靠性和数据处理服务能力
题。
在规划层面，数据驱动的规划技术可以考虑多维复杂因素，与实际模型相结合，使规划更具科学性。在运行层面，基于数据的分析技术，可以提高新能源电站的可观、可测、可控水平，有助于解决新型电力系统中的电力和
。
二是数据赋能，实现电力企业运营的提质增效。
基于图像识别的故障诊断技术等的智能运维技术将进一步发展，在节省更多人才和物力的同时，增加对电力系统运行状态的感知能力，提高电网的安全运行水平。电力系统的
