该研究聚焦光伏电站自动运维，利用智能技术提升效率、降低成本和风险。核心包括：通过无人机、红外热成像和AI视觉算法，自动检测光伏组件热斑、隐裂等故障，实现精准定位；运用物联网传感器和边缘计算，实时采集电流、电压及环境数据，预测设备退化趋势；引入机器学习和数字孪生技术，优化清扫、检修等运维策略，并基于历史数据自动调度资源。应用层则集成巡检机器人、自动清洗装置和远程控制平台，实现无人或少人值守。该研究能减少发电损失约20%-30%，并显著提高电站长期稳定性，为智能能源管理提供支撑。