随着全球光伏装机容量持续增长，电站运维压力不断加大。传统人工巡检效率低、成本高，无人机红外热成像因效率高、作业更安全，正逐渐成为运维常用手段。但在实际场景中，它的检测可靠性一直存在分歧。为此，丹麦技术大学光伏研究所开展专项实验，首次系统评估辐照度和飞行高度对检测效果的影响。
本研究通过系统实证，为无人机红外热成像光伏电站运维中的应用提供了更扎实的依据。研究一上验证了该技术识别严重缺陷上的优势，另一方面也表明其对轻微缺陷的识别能力受辐照度等条件限制。对光伏电站智能运维而言，更可行的路径是多技术协同：将红外热成像与电学测量、可见光检测等手段结合，形成互相验证的诊断体系。同时，应把环境因素纳入作业规范，建立清晰的检测条件要求与数据解读标准，才能在提升效率、降低成本的同时，稳步提高运维质量与可靠性。