以下是一些光伏防雷接地检测的新方法：

智能监测系统

利用物联网、传感器和数据分析技术，构建智能防雷接地监测系统。在光伏电站的关键接地部位安装各类传感器，如接地电阻传感器、电流传感器、电位传感器等。这些传感器能够实时采集接地系统的运行数据，并通过无线通信网络（如 LoRa、ZigBee、4G/5G 等）将数据传输至监控中心。监控中心的数据分析软件可以对数据进行实时分析和处理，及时发现接地电阻异常、电流突变等潜在问题，并通过预警系统向运维人员发送警报信息，实现对光伏防雷接地系统的远程、实时监测与故障预警 。

基于无人机的检测

借助无人机搭载高清摄像头、红外热成像仪等检测设备，对光伏电站的防雷接地设施进行全面巡检。无人机可以快速、灵活地到达人工难以到达的区域，如光伏阵列的高处、复杂地形区域等。通过高清摄像头拍摄防雷接地装置的外观图像，可检查接闪器、引下线等是否存在损坏、锈蚀、断裂等情况；利用红外热成像仪检测接地装置的温度分布，能够发现因接触不良等问题导致的局部过热现象，为及时发现和处理防雷接地隐患提供依据 。

分布式光纤传感技术

分布式光纤传感技术可用于监测光伏防雷接地系统的完整性。将光纤传感器沿接地线路铺设，利用光纤中光信号的特性变化来感知接地系统的状态。当接地线路发生断裂、破损或接触不良时，会引起光纤周围环境的变化，导致光信号的强度、相位、频率等参数发生改变。通过对这些光信号参数的 测量和分析，能够确定故障的位置和类型，实现对防雷接地线路的分布式、长距离监测 。

人工智能辅助检测

利用人工智能技术，特别是深度学习算法，对光伏防雷接地检测数据和图像进行分析。例如，将大量的接地电阻测试数据、设备外观图像等作为训练样本，训练人工智能模型。该模型可以学习到正常和异常情况下的数据特征和图像模式，从而在实际检测中能够自动识别接地电阻异常值、设备外观缺陷等问题，提高检测的准确性和效率。同时，人工智能还可以对历史检测数据进行挖掘和分析，预测防雷接地系统可能出现的故障趋势，为运维决策提供支持 。