【无人机拍一张发光图，就能知道光伏电站每块电池的损失，误差仅0.5%】

预测高达 300 块光伏组件的输出功率，总体误差仅有 0.5%。这个数字来自#浙江大学# 兰东辰教授团队发表在 Matter & Light 上的研究。他们仅凭一张发光图像，就能对光伏组件内部功率损失做定量分析，并在实际光伏电站通过无人机采集图像做了验证，相关论文被选为 Matter & Light 期刊 10 月刊封面。

此前，使用发光成像做定量分析的时候，需要在不同工作条件之下拍摄多张图像。对于大型电站来讲，这种测量负担限制了检测效率以及覆盖面积。该团队告诉 DeepTech，他们的方法是先识别出组件的主导衰减机制，然后再用器件物理模型反推功率损失分布，这样一来一张图像就够了。

具体来说，他们先是让一个轻量级的 AI 模型看一张发光图像，借此判断这块组件衰减主要由哪类机制主导。光伏组件衰减依据其本质大致能被归为两类，第一类是电荷在器件内通过缺陷复合损失掉了，第二类是电流传输过程中因寄生电阻而损失。这两类损失机制在图像上呈现的空间图案存在区别，仅凭人工经验或轻量级 AI 可以识别出主导的是哪一类。

这个判断能够给后面的物理模型提供约束条件。在知道组件主要是哪类衰减之后，器件物理模型就可以从一张图像里，反推出来局部的电学行为和功率损失分布。功率的定量结果来自于物理模型，AI 只需负责识别主导衰减类型，完全不需要大量训练数据来学习定量预测。

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