2025风电机组无人机巡检技术方案

创新赋能创新赋能智启未来创新赋能创新赋能智启未来风电机组无人机巡检技术方案2025年01月目录\h第一章概述 1\h1.1.项目概况 1\h1.2.项目需求 1\h1.3.解决思路 1\h1.4.建设目标 1\h第二章总体方案设计 3\h2.1.方案概述 3\h2.2.系统架构 3\h2.3.网络拓扑 4\h2.4.巡检流程 5\h2.4.1.基础数据准备 5\h2.4.2.风机停机上锁 6\h2.4.3.移动机库就位 6\h2.4.4.巡检任务下发 6\h2.4.5.航线自动规划 7\h2.4.6.数据采集传输 7\h2.4.7.数据分析诊断 7\h2.4.8.诊断报告生成 8\h2.5.系统硬件 9\h2.5.1.无人机本体 9\h2.5.2.禅思H30云台 11\h2.5.3.移动式智能机库 12\h2.6.系统软件 14\h2.6.1.作业监控中心 14\h2.6.2.缺陷自动识别 14\h2.6.3.诊断任务监控 14\h2.6.4.诊断报告管理 14\h2.6.5.统计分析 14\h2.6.6.模板管理 15\h2.6.7.离线诊断 15\h2.6.8.风机航线动态规划 15\h2.6.9.风机设备管理 15\h第三章配置清单 16III创新赋能创新赋能智启未来创新赋能创新赋能智启未来第一章概述风机机组无人机巡检技术方案项目背景1.引言随着全球对可再生能源需求的不断增加，风能作为一种清洁、可持续的能源形式，得到了广泛的应用和发展。风力发电机组（以下简称“风机”）作为风能利用的核心设备，其运行状态直接影响到风电场的发电效率和经济效益。然而，风机通常安装在偏远、环境恶劣的地区，传统的巡检方式面临着效率低、成本高、安全性差等问题。为了解决这些问题，无人机巡检技术应运而生，并逐渐成为风机巡检的主流方式。2.风机巡检的传统方式及其局限性传统的风机巡检方式主要依赖于人工巡检和固定式监控系统。人工巡检需要技术人员攀爬风机塔筒，对风机叶片、机舱、塔筒等部件进行近距离检查。这种方式存在以下局限性：-效率低下：人工巡检需要耗费大量时间和人力，尤其是在大型风电场中，巡检周期长，难以实现实时监控。-成本高昂：人工巡检需要专业的巡检人员和设备，且巡检过程中存在较高的安全风险，导致成本居高不下。-安全性差：风机通常安装在几十米甚至上百米的高空，巡检人员需要攀爬塔筒，面临高空作业的风险，尤其是在恶劣天气条件下，安全隐患更加突出。-数据不全面：人工巡检受限于人眼的观察能力和设备的局限性，难以全面、准确地捕捉风机各部件的细微损伤和潜在故障。3.无人机巡检技术的兴起无人机（UnmannedAerialVehicle,UAV）技术的快速发展为风机巡检提供了新的解决方案。无人机巡检技术通过搭载高分辨率摄像头、红外热成像仪、激光雷达等设备，能够实现对风机叶片、机舱、塔筒等部件的全方位、高精度检测。相比传统巡检方式，无人机巡检技术具有以下优势：-高效性：无人机可以在短时间内完成对多台风机的巡检，显著提高了巡检效率，缩短了巡检周期。-低成本：无人机巡检减少了人力和设备的投入，降低了巡检成本。同时，无人机可以重复使用，进一步降低了长期巡检的成本。-高安全性：无人机巡检无需人员攀爬风机，避免了高空作业的风险，尤其是在恶劣天气条件下，无人机可以安全、高效地完成任务。-数据全面性：无人机搭载的高分辨率摄像头、红外热成像仪等设备可以捕捉风机各部件的细微损伤和潜在故障，提供全面、准确的检测数据。4.无人机巡检技术的应用现状目前，无人机巡检技术已经在国内外多个风电场得到了广泛应用，并取得了显著的效果。以下是一些典型的应用案例：-国外应用案例：-丹麦Vestas风电场：Vestas是全球领先的风机制造商，其在丹麦的风电场中广泛应用无人机巡检技术，通过无人机对风机叶片进行定期检查，及时发现并修复叶片表面的裂纹和损伤，显著提高了风机的运行效率和寿命。-美国GE风电场：GE风电场利用无人机搭载红外热成像仪，对风机叶片进行热成像检测，发现叶片内部的潜在损伤，避免了因叶片故障导致的停机损失。-国内应用案例：-中国华能集团：华能集团在内蒙古的风电场中引入了无人机巡检技术，通过无人机对风机叶片进行高精度检测，发现了多起叶片表面裂纹和内部损伤，及时进行了修复，避免了重大故障的发生。-中国大唐集团：大唐集团在甘肃的风电场中应用无人机巡检技术，通过无人机对风机机舱和塔筒进行全方位检查，发现了多起机舱内部设备的松动和磨损，及时进行了维护，确保了风机的安全运行。5.无人机巡检技术的技术方案无人机巡检技术的核心在于其搭载的检测设备和数据处理系统。以下是无人机巡检技术的主要技术方案：-高分辨率摄像头：无人机搭载的高分辨率摄像头可以对风机叶片、机舱、塔筒等部件进行高清拍摄，捕捉表面的裂纹、腐蚀、磨损等损伤。通过图像处理技术，可以对拍摄的图像进行分析，识别出潜在的故障点。-红外热成像仪：红外热成像仪可以检测风机叶片的温度分布，发现叶片内部的潜在损伤。通过热成像技术，可以识别出叶片内部的裂纹、脱层等故障，避免因内部损伤导致的叶片断裂。-激光雷达：激光雷达可以对风机叶片进行三维扫描，生成叶片的三维模型，用于分析叶片的变形和损伤。通过激光雷达技术，可以精确测量叶片的变形量，评估叶片的结构安全性。-数据处理系统：无人机巡检过程中产生的大量数据需要通过数据处理系统进行分析和处理。数据处理系统可以对拍摄的图像、热成像数据、激光雷达数据进行自动分析，生成巡检报告，提供风机各部件的健康状况评估。6.无人机巡检技术的挑战与解决方案尽管无人机巡检技术在风机巡检中具有显著优势，但在实际应用中仍面临一些挑战：-环境适应性：风机通常安装在偏远、环境恶劣的地区，无人机在强风、低温、雨雪等恶劣天气条件下的飞行稳定性和安全性是一个重要挑战。解决方案包括采用高抗风能力的无人机、配备防雨防雪设备、优化飞行控制算法等。-数据处理能力：无人机巡检过程中产生的大量数据需要高效的数据处理系统进行分析和处理。解决方案包括采用高性能的数据处理硬件、优化数据处理算法、引入人工智能技术进行自动分析等。-续航能力：无人机的续航能力直接影响到巡检的效率和范围。解决方案包括采用高能量密度的电池、优化飞行路径、引入自动充电站等。-法规与标准：无人机巡检技术的应用需要遵守相关的法规和标准，尤其是在空域管理、数据安全等方面。解决方案包括与相关部门合作，制定无人机巡检的技术标准和应用规范，确保技术的合法合规应用。7.无人机巡检技术的未来发展趋势随着无人机技术的不断进步和应用经验的积累，无人机巡检技术在风机巡检中的应用前景广阔。以下是无人机巡检技术的未来发展趋势：-智能化：未来的无人机巡检技术将更加智能化，通过引入人工智能技术，实现巡检数据的自动分析和故障预测，提高巡检的准确性和效率。-自动化：未来的无人机巡检技术将更加自动化，通过引入自动飞行控制系统和自动充电站，实现无人机的自动巡检和自动充电，进一步提高巡检的效率和范围。-多功能化：未来的无人机巡检技术将更加多功能化，通过搭载多种检测设备，实现对风机各部件的全方位检测，提供更加全面、准确的巡检数据。-标准化：未来的无人机巡检技术将更加标准化，通过制定统一的技术标准和应用规范，确保技术的合法合规应用，推动技术的广泛应用和推广。8.结论无人机巡检技术作为一种高效、低成本、高安全性的风机巡检方式，已经在国内外多个风电场得到了广泛应用，并取得了显著的效果。随着无人机技术的不断进步和应用经验的积累，无人机巡检技术在风机巡检中的应用前景广阔。未来，无人机巡检技术将更加智能化、自动化、多功能化和标准化，为风电行业的发展提供强有力的技术支持。1.1.项目概况风电场：安装金风科技的5台单机容量5.6MW及1台单机容量6.0MW风电机组，年平均上网电量7095.5万kWh，年利用⼩时数为2087h；6台风机分布在风电场区域的较高山尖，风机间距离较远，最远一台风机距离升压站约17km；项目道路工程采取新建+改造的方式，场内新建道路1.937km，场内现有道路改造7.625km，升压站进站道路0.06km，进场道路改造6.248km。新建一座110kV升压站，最终以1回110kV出线接入石碑220kV变，长度约12km，导线采用JL/LB20A-185/30。场内集电线路采用直埋形式，选用35kV电压等级，分成两回接入升压站1.2.项目需求随着风电场的建成投运，风机的运维巡检已成为运维人员工作中的重点。风机叶片因为制造缺陷以及运输、吊装、运行阶段造成的损伤难以在第一时间发现，存在非常大的安全隐患。目前风电场的叶片检测以人工巡检为主，主要由运维人员通过定期巡视，手持望远镜检查叶片表面是否存在异常。这类检查往往依靠现场人员个人经验判断,巡检质量无法有效保证，巡检过程缺乏有效的追溯手段。近年来部分风电场配置了无人机进行叶片巡检,但人工操作无人机巡检风机叶片对飞手的要求极高，叶片巡检航线需要飞机手动进行精准控制，每次拍摄的距离、位置可能都不一样，算法识别的一致性也不高。1.3.解决思路针对风机叶片运维巡检的痛点和需求，本项目拟通过风机叶片无人机巡检系统的建设，实现对风机叶片的自动巡检和缺陷分析。由于风机区域分散，为解决无人机作业距离受限的问题，系统前端采用无人机配套车载式移动机库，实现无人机户外长距离、长时间运行，替代传统人工手动操控无人机，无人机自动起降、存放、自动充电、远程通信、数据存储、智能分析、机动作业。无人机可自动规划飞行航线，飞行过程无需人工干预。系统应用深度学习和图像处理技术，训练无人机系统自动识别风机叶片、塔筒、机舱等部件的损伤，同时构建强大的后端数据分析平台，对巡检数据进行深入分析，及时发现潜在问题，提出维修建议。在移动机库的加持下可实现从巡检计划制定、飞行任务执行、智能诊断、结果展示、巡检报告输出、故障消缺的全流程智能化运维，有效替代人工现场操作无人机，提高作业效率，彻底解决分散式场景无人机巡检运维难题。1.4.建设目标通过建设风机无人机巡检系统，有效提升风电场的运维效率，同时降低运维成本，提高巡检的安全性、准确性、便捷性。提高巡检效率通过智能化的巡检路线规划和自动化的飞行控制，显著减少人力需求，实现高效的巡检流程。利用先进的图像识别技术，快速准确地识别出风机叶片、塔筒、机舱的损伤和缺陷。降低运维成本通过无人机移动机库，实现远程控制无人机全自动起降、自动充电、自动规划路径、自动对目标风机进行拍摄，实现无人机自动化、智能化巡检作业，减少了对人工的依赖，可有效降低人力成本,同时人员安全更有保障。提升巡检准确性无人机搭载高清摄像机，可对风机外观的巡视点位进行高清图像采集，提高损伤识别的准确性。同时后端强大的数据分析平台可以深入分析巡检数据，提高问题诊断的准确性和效率。

第二章总体方案设计2.1.方案概述风机叶片无人机智能巡检诊断系统采用大疆经纬M350RTK无人机，搭载禅思H20云台相机对风机外观进行可见光的有效拍摄，通过视频传输技术、图像处理分析技术等技术的创新应用，实现对风电机组外观常见缺陷进行巡视。依托移动式智能机库，实现无人机自动起降、存放、自动充电、远程通信、数据存储、智能分析等功能，有效替代人工现场操作无人机，提高作业效率。【图】业务架构2.2.系统架构风机无人机巡检系统架构分为设备层、网络层、数据层、平台层以及应用层，其系统架构如图所示：设备层主要由无人机、云台相机、移动机库、巡检操控终端、RTK基站等设备组成。设备层协同收集和处理电站巡检图像、视频流、气象信息等，为系统提供必要的输入。网络层是整个系统的数据通信链路，实现无人机与移动机库、移动机库与后端监控中心等的通信连接。数据层负责对从设备层获取的数据进行存储、管理与初步处理。它包括数据的接收、转换、存储和备份机制，确保数据的完整性和安全性。数据层会利用服务器、云存储或者专用数据中心来实现这一功能，以支持大量数据的高效处理和分析。平台层是无人机智能诊断系统的核心，它通过集成的软件平台对数据进行深度分析和处理。该层包括数据分析引擎、AI算法模块、数据可视化工具以及任务调度和管理系统等。平台层的智能算法能够对采集到的图像、视频和其他传感器数据进行处理，识别异常情况、预测潜在风险，并生成巡检报告。应用层是系统提供给最终用户的界面，通过各种应用程序使得用户能够直观地交互和控制系统。应用层包括但不限于：用户控制台、报警系统、实时监控界面、巡检调度平台、分析结果展示和决策支持系统等。用户可以通过应用层指令无人机执行特定的巡检任务，实时接收并处理巡检过程中的数据，并根据系统提供的智能分析结果进行决策和响应。2.3.网络拓扑风机叶片无人机巡检系统前端选用移动机库作为巡检载体，无人机搭载高清相机对风机叶片进行巡检拍摄。移动机库可为无人机提供存储维护、电池充电、航线规划、自动起降、自动飞行、自动作业和现场数据处理功能，并可对巡检数据进行车内处理的同时迅速转场下一个巡检地点进行快速部署、作业，有效提高无人机的作业质量、频次和覆盖区域。移动机库内部分别部署边缘计算装置和数据诊断服务器，可完成对无人机飞行任务的控制以及巡检数据的分析诊断。移动机库内置5G路由器，实现诊断服务器、边缘计算装置、自动机库、巡检操控终端的互联互通。本项目暂定在升压站部内署移动机库充电桩+通讯装置，移动机库巡检完成后，前往通讯桩联网，让移动机库与部署升压站侧的风机智能巡检诊断平台或第三方业务进行数据交互。【图】部署架构2.4.巡检流程风机无人机巡检系统工作流程图如下图所示。系统先后进行基础数据准备、风机停机上锁、移动机库到达指定点、巡检任务下发、航线自动规划、数据采集和传输、数据分析诊断、诊断报告生成等环节。2.4.1.基础数据准备系统部署完成后，需提前设置风电场所有风机的基本参数，包含风机编号、风机经纬度、塔筒高度，叶片长度等参数；2.4.2.风机停机上锁在大风天气条件下，由于风机叶片高速旋转，巡检过程可能存在安全隐患，同时也会影响无人机的飞行稳定性。因此，大风天一般不允许进行巡检，以避免可能的安全事故和无人机损坏。本项目风机无人机巡检系统的应用，需要对待巡检风机进行停机操作。这就要求用户单位与发电管理部门的紧密合作，提前安排巡检计划，确保风机在巡检期间停机，使叶片处于静止状态，以确保巡检的安全和准确性。如特殊情况风机需要启动，现场运维人员可通过运维操控终端对无人机进行一键返航；另外在天气突变情况时、大雾、雨雪天气等发生时移动机库的气象装置获取数据后会同步系统，限制无人机起飞。如在巡检任务执行过程中发生恶劣天气，系统也会对无人机进行一键返航动作。此外，根据需求，巡检一般安排在月度或季度进行，或者在出现故障时进行。这种低频率的巡检模式既可以保证系统的有效运行，又能最大限度地减少对发电量的影响。通过在风机停机时进行巡检，并且选择小风天进行操作，系统可以最大程度地减少对风机正常运行和发电效率的影响，从而降低损失发电量的可能性。2.4.3.移动机库就位本项目采用的是移动机库，具有机动灵活的作业特点。运维人员可可根据实际巡检需要，驾驶移动机库，行驶至待巡检风机的预先设定好的巡检点（每台风机平台下方），以保证无人机巡检时与机库的保持良好的通信链路质量。2.4.4.巡检任务下发运维人员通过巡检操控终端选择待巡检的目标风机，下发执行巡检任务。2.4.5.航线自动规划移动机库收到巡检任务后，会自动释放无人机。无人机根据目标风机的编号参数自动生成巡检航线，无人机首先根据巡检航线自动执行巡检任务拍摄风机的俯视图。获取俯视图后通过算法生成风机正视图巡检航线，无人机根据正视图巡检航线飞行拍摄正视图；获取正视图后系统根据航线规划算法自动生成风机叶片巡检航线，并同步给无人机，无人机根据规划的风机巡检航线自动执行巡检任务。一般情况下，单台风机巡检任务的执行，从无人机起飞到巡检任务执行完毕后需要耗时20分钟左右。移动机库配备蓄电池，运维人员在可在操控终端上查看无人机的电池充电情况，待无人机电量达到90%以上再执行下台风机的巡检任务。2.4.6.数据采集传输无人机在执行巡检任务完成后，会自动飞回移动机库上方，并进行精准降落，待无人机落至移动机库的落机平台后，机库的机械装置会对无人机进行归中夹持和充电，同时落机平台下降，顶仓门关闭，这些动作完成后，无人机会将巡检任务采集的图片数据自动上传至机库内置诊断服务器。2.4.7.数据分析诊断移动机库内置诊断服务器，加载风机缺陷识别算法，可对无人机采集的图片数据进行缺陷识别，目前算法可识别的缺陷类型包含如下6类：1、表面裂纹2、表面破损3、胶衣脱落4、油污5、表面划痕6、前缘腐蚀磨损同时系统可按照缺陷严重程度进行分级统计故障信息，识别并标记叶片常见缺陷的类别、位置、范围大小、缺陷等级以及相关风电机组叶片缺陷统计信息，形成巡检报告。2.4.8.诊断报告生成系统可按照缺陷严重程度进行分级统计故障信息，识别并标记叶片常见缺陷的类别、位置、范围大小、缺陷等级以及相关风电机组叶片缺陷统计信息，形成巡检报告。用户可选择立即上传图片并生成巡检报告，或者继续飞行，最后再一创新赋能创新赋能智启未来起获取照片生成巡检报告。巡检报告可在巡检操控终端进行查看，同时可设置将报告自动发送至监控中心的风机叶片无人机巡检平台进行存档查阅。2.5.系统硬件2.5.1.无人机本体采用DJI经纬M350RTK行业级无人机，该机型具有强劲的飞行性能，机身结构精悍，动力系统强劲，带来更高的作业效率。无人机具备IP55防护等级，工作环境温度范围达-20°C～50°C，可轻松应对极端恶劣环境。六向都具备双目视觉及近红外传感器，全方位避障，保障飞行安全；内置ADS-B信号接收器，可及时预警周边载人飞机信息；配备多重冗余系统；最多同时支持3路1080p图传，支持2.4/5.8GHz双频通信，作业过程中自动实时切换最佳信道；配备AES-256图传加密技术，保障数据传输安全。【图】无人机本体序号类别属性详细信息1无人机本体机身采用碳纤维材料，模块化、可折叠机臂及快拆桨设计，可快速拆装。2尺寸展开，不包含桨叶：810×670×430mm（长×宽×高）；折叠，包含桨叶：430×420×430mm（长×宽×高）；3续航时间最大飞行时间55分钟4最大可承受风速12米每秒5工作环境温度-20℃～50℃6防护等级IP557数据传输实时将飞行数据（包括当前位置，飞行姿态，飞行高度，电池电量等）信息传到遥控器8保护功能1.低电量保护：可根据动力巡检系统电池电量实现低电量保护提示或操作，电量过低可自动返航；92.失联保护：飞机失去遥控信号时自动返航，飞回起飞点上空、安全降落；9飞行模式S（运动模式）、N（普通）、F（功能）10飞行避障1.飞行器的六向视觉系统在探测到附近障碍物时，飞行器能通过地面站软件发出警示信息；距离障碍物距离较近时，飞行器能主动刹停；2.与视觉系统相同，飞行器具备六向红外传感器，光线较暗时也能安全刹停；3.红外障碍感知范围0.1-8米；11SDK平台对接服务支持SDK移动端软件开发套件、机载端软件开发套件、负载扩展接口开放协议，提供机载第三方设备供电和通信接口，支持第三方进行二次开发。12遥控器硬件配置1.7.02英寸触控液晶显示屏，分辨率1920×1200，最大亮度1200尼特；2.GNSS支持GPS+Galileo+BeiDou；3.续航时间：内置电池约3.3小时，内置电池+外置电池约6小时；4.支持Wi-Fi6和蓝牙5.1；13功能简述1.具有移动、联通、电信4G网络传输功能，可通过4G网络接入系统管理平台；2.综合显示系统应显示飞行参数和任务参数，应包括高度、速度、航向、飞行航迹坐标、飞行姿态、剩余电量、飞行时间等；3.当动力巡检系统发生意外情况时，控制站应能进行声、光报警，自动锁定动力巡检系统、禁止飞行；4.应具有一键起飞降落按键、一键返航按键、紧急制动按键、录像按键，云台图像抓拍按键；5.可预设航线；且支持在线修改与加载航线，具有飞行状态回报与显示能力；支持航线模板功能；6.支持智能定位跟踪、精准复拍功能；7.内置GPS模块，可对当前控制站位置进行定位，支持根据控制站实时位置动态更新返航点；8.具有手动飞行、自动飞行、云台操控功能；9.当飞行控制、电池、电机、遥控遥测信号模块或部件发生故障时，控制站应能进行声、光报警，自动锁定动力巡检系统、禁止飞行；2.5.2.禅思H30云台无人机配备禅思H30T云台，集广角相机、变焦相机、热成像相机、激光测距仪为一体，兼顾同一场景多重需求。【图】禅思H30T云台序号类别属性详细信息1相机云台红外热成像相机分辨率：1280×1024，视频帧率：30HZ，支持点测温、区域测温，最大支持32倍数字变焦，支持拍摄带有红外信息的照片，用软件后处理测温，具备调色板功能。2变焦相机有效像素：4000万，等效焦距段覆盖范围包含33.4-809.3mm，视频分辨率：3840x2160@30fps，照片尺寸：7328×5496，对焦模式支持MF/AF-C/AF-S广角相机。3广角相机有效像素：4800万，镜头DFOV：82.1°，照片尺寸：8064×6048，视频分辨率：3840×2160@30fps，支持时间戳水印。4激光测距波长：905nm测量范围：3-3000m（草地2000米，林地1900米，路面1700米）测量精度：1公里内偏差＜1m5云台俯仰-132.5°~+73°；平移±328°工作模式：跟随模式，自由模式1.支持可见光和热成像双通道图像，均具有双码流功能：可见光视频分辨率不低于：3840x2160；热成像视频分辨率：1280×1024，帧率不低于25fps。2.安装方式：可拆卸3.可将视频图像存储至TF卡，支持TF卡热插拔。2.5.3.移动式智能机库移动机库配备高性能皮卡车可快速移动作业，覆盖巡检区域极为广阔。机库部署操作简单，驾驶员可兼作业飞手，或一驾驶员一飞手进行工作。机库内配有大容量锂电池，保证飞机的续航从而进行长时间、大范围的巡检作业。同时移动机库可满足严苛环境下连续作业。移动式智能机库可实现无人机的全天候自动起飞/降落、自动充电、数据在线传输、断点续飞、智能诊断等功能，代替人工手飞、插拔存储卡等操作，真正实现场站巡检的智能化、无人/少人化。1)高灵活性移动机库可以移动到不同的位置，从而可以更快速地响应任务需求，同时也可以更好地利用无人机的续航里程。2)高效率移动机库可以更快地部署和收回无人机，具备本地分析诊断的能力，从而提高巡检作业的效率。3)强大续航移动机库内配置了不间断电源和快速充电装置，可以更好的保障无人机续航。4)安全可靠移动机库可以更好地保护无人机免受损坏，同时也可以避免无人机在执行任务时受到攻击。【图】智巡M100移动式无人机智能机库示意序号类别属性详细信息1.通用整机重量460kg（±5kg）2.外形尺寸1400mm*1400mm*1300mm(L×W×H)3.供电方式AC220V16A4.功率峰值2100W5.环境温度-40℃-60℃6.推荐工作温度-10℃-50℃7.防护等级IP558.最大允许降落风速12m/s9.最大运行海拔高度5000m10.RTK基站定位精准度水平：1厘米+1ppm（RMS）垂直：2厘米+1ppm（RMS）11.车载电池容量5kWh12.车载电池使用寿命充放电6000次13.车载电池充电时长1h55min14.作业性能首次作业启动时间79s15.无人机充电时长24分钟（电池10%-90%）16.理论单组电池满电光伏巡检容量4MW17.理论单组电池满电巡检时长45min18.网络接入通信方式4G/5G19.舱内监控相机分辨率1080P20.补光灯红外补光21.车载平台皮卡长轴双排皮卡2.6.系统软件风机无人机巡检诊断系统平台配置作业监控中心、诊断计划、诊断任务、诊断报告