在全球能源转型加速推进的背景下，光伏产业作为清洁能源的核心力量，正面临规模化发展后的运维瓶颈。山东建筑大学“低碳技术与智慧能源”团队聚焦光伏智能检测领域，以轻量化大模型与云边协同技术为核心，研发的“天工睿眼・智绘光网”光伏组件缺陷检测平台，实现了缺陷检测的精准化、高效化，为光伏产业智能化运维提供了突破性解决方案。
团队成员进行无人机巡检（山东建筑大学供图）
技术攻坚：破解缺陷检测核心痛点
传统检测方式依赖人工判读或单一技术，存在效率低、漏检率高、适应复杂环境能力弱等局限，难以满足规模化运维需求。针对上述问题，团队基于新一代信息技术，创新设计云边协同架构：无人机航拍代替人工巡检大幅降低时间和人力成本；边缘侧搭载AI处理器快速识别显性缺陷，提高紧急故障反应效率；云侧依托多模态大模型深度分析数据，精准定位隐裂、断栅等隐性缺陷，增加隐性故障辨识类型，提高辨识精度。这一架构既保证了现场响应速度（故障判断延迟≤3秒），又通过云端大数据训练提升了模型泛化能力。
在算法层面，团队研发轻量化小样本检测模型——仅需10-20张缺陷样本即可完成训练，模型参数量减少75%的同时，检测准确率仍保持90%以上。结合多模态融合技术，团队构建了“图像-文本”双通道诊断框架，使隐性缺陷识别召回率提升20%，有效解决了复杂环境下的漏检问题。
分布式光伏场站（山东建筑大学供图）
成果落地：从技术突破到产业价值
自平台运行以来，已在济南市多个光伏场站予以实施。相比传统人工巡检，检测效率提升20倍，运维成本降
[ 责编：杨帆 ]【来源：光明网】
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