把现场经验沉淀为系统、标准与识别能力

核心研发不脱离现有项目单独展开,而是围绕光伏运维工作中的数据、流程、培训和异常识别持续完善。

THREE R&D TRACKS

三条研发主线,相互提供数据和反馈

持续开发

光伏运维综合系统

服务项目管理与现场作业,解决任务分散、记录不统一、资料难追溯的问题。

  • 组织、项目与电站结构
  • 巡检、清洗与维修任务
  • 设备、故障与告警记录
  • 运维日志与阶段报告
持续完善

内部培训资料体系

将现场规则、常见问题与作业经验形成可更新、可考核、可复用的内部知识体系。

  • 岗位入门与安全要求
  • 巡检与清洗作业标准
  • 设备故障案例与处理
  • 培训记录与知识考核
研发验证

巡检标注算法

围绕可见光和热成像巡检数据,建立标注规范、样本库与识别验证流程。

  • 数据采集质量规范
  • 缺陷分类与标注规则
  • 人工复核反馈机制
  • 模型验证与持续优化

DATA LOOP

技术能力通过真实业务数据持续形成闭环

系统记录现场过程,培训体系统一人员方法,标注与算法辅助异常筛查,最终结果再回到任务与知识库中。

现场任务巡检 / 清洗 / 维护
数据采集图片 / 热成像 / 记录
标注识别分类 / 定位 / 人工复核
问题闭环派发 / 处理 / 验收
经验沉淀报告 / 案例 / 培训

R&D PRINCIPLES

技术以现场有效性为评价标准,系统、资料与算法都要能够回应真实作业问题。

现场可用:符合油田与光伏场站的作业环境、网络条件和角色协作方式。

过程可追:任务、数据、问题、处理结果和报告之间能够相互关联。

人工可控:算法结论保留人工复核机制,重要判断不脱离专业人员。

持续迭代:用项目反馈推动系统、资料和模型同步完善。

希望共同验证能源巡检技术场景?

欢迎围绕光伏运维、无人机数据与缺陷识别开展合作沟通。

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