党的十八大以来，我国新型能源体系加快构建，能源保障基础不断夯实，为经济社会发展提供了有力支撑。大力发展新能源“高效率＋低成本”，是中国新能源光伏电站运维发展的核心方向。
而传统人工巡检模式效率低下、成本高昂。光伏隐患检测需要一个真知灼见、洞察秋毫的“超级智能侦探”，河北工业大学一支团队研发的“光伏系统隐患智能化检测平台”，为破解这一行业的痛点带来了曙光。这一智能化成果的背后，是团队成员数年如一日的坚守探索与跨域协作。
跨学科联动，凝聚攻坚力量
该项目团队阵容多元，由陈海永教授、许红、苏斌义等教师带队指导，唐镇邦、于子朔、曹佳琦等多名本科生参与其中，覆盖人工智能、电气工程、控制科学、经济管理等多个学科，构建起层次分明、分工有序的研究队伍。“学科交叉让我们少走了很多弯路。”队员曹佳琦感慨道。
为了获取贴近实际应用的研究数据，团队成员主动放弃休息时间，结合光伏电站的典型分布特点，反复规划调研路线，足迹遍布多个区域的不同类型电站。无论盛夏酷暑还是深冬严寒，他们始终严格遵循标准化流程，完成多环境下的图像采集与参数记录，只为保证数据样本的典型性和完整性。
实验室里，团队建立了轮值研发制度，针对数据集标注、模型迭代等关键环节制定了详细的进度计划。成员们依据专业特长分工，在算法调试、设备测试中各司其职又密切配合，形成高效协作的闭环。为了攻克一个技术难题，他们常常加班至深夜，毫无怨言。
此外，团队在中国工程院院士王耀南教授的指导下，联合喻俊志教授、刘敏教授等专家开展前沿技术攻关，为突破跨学科瓶颈提供了有力支撑，推动研究更贴合产业应用需求。
深耕细作，打造核心成果
团队构建的十万级光伏缺陷数据集，为智能检测奠定了坚实基础。成员们操控无人机在各光伏电站穿梭，采集到34000余幅原始图像。随后，对11000幅典型样本进行人工精细标注，他们耐着性子逐像素比对、反复校验，即便眼睛酸涩流泪，也绝不放过任何一个细节，只为确保标注的精准性。同时，依托技术自动生成近十万张高仿真缺陷样本，进一步丰富了数据集的多样性。
在模型研发过程中，面对微小缺陷检测的难题，团队成员没有退缩，而是反复试验，在无数次失败后终于实现了检测准确率的显著提升；为了让模型适配不同电站场景，他们不厌其烦地调试参数、完善框架，使模型具备了强大的动态适应能力；在多模态大模型端侧部署时，跨学科成员多次坐在一起沟通磨合，充分融合各领域技术优势，最终实现了交互式检测的创新突破。
成果落地，凸显实践价值
目前，该项目已在东方绿色能源（河北）有限公司完成小试，在国家电投集团雄安能源有限公司开展规模化中试。其检测单点精度≤0．5mm，误检率低至3‰，质检速度较人工提升3倍，得到了合作企业的高度认可。
团队指导老师陈海永教授说：＂这支团队最宝贵的不是他们的技术成果，而是他们展现出的追求卓越、永不言弃的创新精神。＂这支敢闯敢拼、精益求精的团队，正用奋斗书写着属于他们的创新故事，为清洁能源产业升级注入源源不断的动力。（河北工业大学）