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一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
| 姓名 | 学院/所学专业 | 入学/毕业时间 | 学号 | 
| 苟益鹏 | 机器人产业学院/ | 2020/2024 | 20497214 | 
| 李川 | 机器人产业学院/自动化 | 2020/2024 | 20416216 | 
| 张涵琳 | 机器人产业学院/自动化 | 2020/2024 | 20461106 | 
三、指导教师
| 姓名 | 学院/所学专业 | 职务/职称 | 研究方向 | 
| 徐淑玲 | 机器人产业学院 | 院长 | 智能制造 | 
| 戴昌志 | 机器人产业学院 | 指导老师 | 人工智能 | 
四、项目简介
目前市面上的清洁车无法做到完全无人化值守,我们希望能解决清洁车全自动化清洁问题。
基于自主路径规划的光伏板表面自适应无水清洁技术。面向光伏板壁面全方位清洁检测的基本需求,针对光伏板表面结构化环境,研究并设计自适应路径规划算法,解决光伏板表面自适应清洁与缺陷检测死角问题,切实提高光伏板表面清洁度与表面检测范围,实现光伏板表面全面深度清洁与检测,最大化降低发电效率损失。同时研究使用与光伏板表面的无水清洁技术,实现光伏表面的无水清洁,减低水资源使用,提升系统应用对环境的友好性。



在光伏板表面清洁与检测行业,截止2020年6月底,全国光伏发电累计装机达到2.16亿千瓦,按照行业内清洁与后期运维成本投入成本,预计0.172/w的计算标准,现有清洁市场空间超过3400亿元。同时,做好表面清洁与维护工作,可以有效的提升发电效率超过20%-30%,每小时提升发电量超过 4000 万千瓦时,提升的经济效益也非常可观。
面向新型能源发电设备的智能运维管理机器人系统与软件平台累计市场空间超过5000亿元,且在后期风力发电的快速增长过程中,还会累计增加,市场应用前景广阔。同时,能够将人从复杂、枯燥、无味以及难以完成的工作中解放出来,发电设备安全检测数据准确全面,全面提高新型能源发电设备运营安全能力。因此,新型发电设备智能运维机器人系统以及软件平台的研发具有巨大的经济效益以及良好的社会效益。