在全球能源轉型浪潮中，光伏產業以驚人的速度擴張。截至2024年底，全球光伏累計裝機容量突破2.2TW，中國以新增357.3GW的裝機規模占據全球60%的市場份額，穩居世界第一。然而，隨著光伏電站規模的指數級增長，傳統運維模式逐漸暴露出效率低下、成本高昂、風險突出等問題，成為制約產業可持續發展的關鍵瓶頸。

浙江大學顏文俊教授團隊依托國家重大專項與浙江省尖兵計劃，針對光伏電站運維痛點展開系統性攻關。研究團隊構建了覆蓋智能巡檢、智慧清洗及技術拓展的完整運維體系，通過多學科交叉融合，突破了多源圖像診斷、智能調度算法等關鍵技術，為光伏產業提供了全流程智能化解決方案。

智能巡檢系統是該成果的核心突破。研究團隊以無人機為載體，集成移動邊緣計算、多光譜檢測與人工智能技術，構建了“空天地”一體化檢測網絡。通過無人機地圖重建與多機協同路徑規劃，結合可見光、紅外、EL三光融合診斷技術，系統可精準識別隱裂、斷柵、熱斑等缺陷，三類檢測準確率分別達到95%、98%、97%以上。配套開發的高低空缺陷讀圖軟件、三光融合定位系統及智能云診斷平臺，實現了跨區域集中監控與科學評估。實際應用顯示，100MWp光伏電站采用該技術后，5年運維成本降低1371萬元，8年節省比例高達80.86%。

針對組件污染導致的發電效率衰減問題，研究團隊創新提出無人機與清掃機器人協同作業模式。通過5G網絡連接智慧管理平臺，系統可實時監測污染程度并觸發按需清洗。該技術適配沙漠、屋頂、農業大棚等多場景，清洗速度較人工提升2-3倍，清潔度提高1.5-2倍，發電效率提升20%-40%。在50MW分布式光伏電站的實證中，人工成本降至傳統模式的1/5，年增收益達200萬元，經濟效益與環境效益顯著。

在技術拓展層面，研究團隊開展了光伏系統優化設計研究，通過雙層多目標尋優算法，精準確定組件傾角、間距等關鍵參數，實現發電量與建設成本的最佳平衡。同時，研制出全球首臺24小時全天候EL測試儀，突破傳統暗箱檢測限制，支持晝夜不間斷作業，進一步完善了光伏運維技術鏈條。

該研究成果通過構建“檢測-清洗-評估”閉環體系，顯著降低了光伏電站全生命周期運維成本，提升了發電效率與系統可靠性。相關技術已在西北沙漠電站、華東分布式電站等典型場景中規模化應用，為全球光伏產業的智能化轉型提供了可復制的技術范式。