2021年垃圾焚烧发电市场竞争格局与发展趋势研究报告（图表+数据）
故障检测技术正在飞速发展，开发人员正在排队寻找方法。
无人机和热成像技术中出现了几种新方法，这些技术可用于检测公用事业规模PV阵列中的模块和电池串级故障。随着数据通知模型数量的增加和变得更加精确，人工智能（AI）和机器学习在该领域的应用也在不断发展。
来自台湾的PV Guider的Jay Lin介绍了紫外线荧光（UVFL）检查的示例。该方法在夜间使用无人机用紫外线照射光伏组件。
林解释了该技术如何识别电池问题。他说：“可以在UVFL上看到EL（电致发光）成像中的所有裂纹。”“您会在裂缝上看到（在无人机拍摄的图像上的）黑暗区域。”
在4.5m的高度，UVFL检查在每个图像中包含16个模块。更进一步，Lin的团队发现每个图像中捕获的模块太少。在6.5m，裂缝仅出现在图像的中间。在9m处，由于紫外线太弱，因此看不到裂缝。
紫外线照射的主要优点之一是可以确定细胞破裂的年龄。裂纹在UV图像上显示为暗区，随着缺陷的老化，该暗区变得更加明显。
Lin还承认了UVFL的局限性，因为在玻璃-玻璃组件的UV成像中或当高透射率EVA是特征时荧光不明显。
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