无人机

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高质量发展光伏产业 为人类守护绿水青山来源:青海新闻网 发布时间:2020-01-17 18:27:36

维护的智能管理模式,建成新能源运维和大数据分析中心,促使国内光伏产业从粗放进入精细化管理时代;开发光伏组串智能Ⅳ诊断和无人机EL检测,智能光伏电站从青海走向世界;研发国际领先水平的水光互补技术,填补国内

高质量发展抢占新能源制造高地来源:西宁晚报 发布时间:2020-01-17 12:01:06

监控、大数据分析、远程诊断、实时维护的智能管理模式,建成新能源运维和大数据分析中心,促使国内光伏产业从粗放进入精细化管理时代;开发光伏组串智能IV诊断和无人机EL检测,智能光伏电站从青海走向全球;研发

《江苏省电力条例》颁布 鼓励和支持利用可再生能源和清洁能源发电写入条例来源:江苏人大网 发布时间:2020-01-17 09:30:57

电力设施的其他行为。 电力设施保护区范围内不得放飞无人机。因农业、水利、交通、环保、测绘等作业需要放飞无人机的,应当征得电力设施所有人、管理人同意,并采取相应安全措施。 第三十六条 在电力线
法律责任 第五十八条 违反本条例第三十五条第一款规定,危害电力设施;或者违反本条例第三十五条第二款规定,在电力设施保护区范围内未经同意放飞无人机,或者虽经同意但未采取安全措施危害电力设施的,由电力

观点|曾鸣、王世江、秦海岩:我国新能源产业现状 三型两网对新能源消纳的意义来源:国家电网杂志 发布时间:2020-01-16 16:29:18

,为了提高风电机组的可靠性和可利用率,增加电量产出,提升发电效益,企业纷纷着手对设计、运营、大数据管理、能源管理、风电场场群管理等进行了智能化升级改造。 比如近年来出现的无人机、激光雷达、风电场智能管理

DOE资助上亿美元推进太阳能发电技术研发和部署来源:先进能源科技战略情报研究中心 发布时间:2020-01-15 11:48:22

交互作用,通过收集和分析数据有效减少太阳能设施对禽类生活环境影响;使用两种互补的遥感技术(无人机和3D成像)开发用于机器学习模型来监控生活在太阳能设施附近的鸟类;建立一个框架用以指导鸟类羽毛斑基因表征

全力冲刺“平价时代”光伏平价上网实现路径展望来源:新能源网 发布时间:2020-01-06 10:44:11

。如,当灰尘遮挡使电站的发电量明显降低时,自动清洗设备就会启动,及时清洗来降低发电量的损失;对于电站故障,也能及时发现、报警,配合无人机巡检定位,使故障及时排除,减少发电量损失。 因此,智能化监控

2017新年贺词 晶科电力董事长李仙德:未来20年的变化超乎你的想象来源: 发布时间:2020-01-02 12:03:26

工作人员iPad接到通知,点击启动巡逻按钮,无人机起航,开始按指示路线巡逻,收到故障反馈一,阵列线缆松脱,现场运维人员手机收到故障定位,根据地图定位,锁定问题点,解决故障;收到反馈二,组件有树叶遮挡
,则启用机器人自动清洗组件;收到反馈三,显示汇流箱故障,则根据定位,安排就近运维工作人员去更换零件。解决完毕,集控中心警报解除。 对于百万的分散各处的屋顶分布式系统,无人机会定期按照指定巡逻路线逐家

数字化推动能源行业高质量发展来源:国家电网报 发布时间:2019-12-19 10:39:08

。在设计环节,风机、光伏电池等设备厂商可利用大数据、智能算法,实现对气象、风场、日辐射等自然、地理条件的3D精确建模,提高研发效率、缩短设计周期、提升设备可靠性。在建设环节,借助传感器、无人机
调度、变电、配电及营销等环节,相关企业通过对终端传感类技术、可穿戴设备、工业机器人、无人机等广泛应用,可以实现对各元素实时远程立体化、可视化监控和管理,提升管理和维护效率。从远期看,智能算法技术将支撑

重磅!国家电网或与5G牌照方成立合资公司,每年有望增加超过3000亿元电费收入来源:能见Eknower 发布时间:2019-12-17 17:54:42

易事。 通常,智能电网至少需要三张5G网络切片:uRLLC切片、eMBB切片和mMTC切片,分别对应配电自动化、无人机/机器人巡检和智能抄表等应用。 目前5G的eMBB已经率先成熟并商用,第一波应用
将于2019年至2020年在AR/VR/高清视频/无人机等领域逐步推广。 mMTC和uRLLC正在积极孵化,其中uRLLC有望于2020年至2022年开始应用,而mMTC规模应用则需要到2022年

光伏产业的数字化未来来源:光伏测试网 发布时间:2019-12-03 09:14:32

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