萬(wàn)斌 李密娜

摘要：光伏發(fā)電已成為能源行業(yè)的重點(diǎn)項(xiàng)目，光伏發(fā)電站的數(shù)量也越來越多。其中，光伏板的故障與缺陷不可避免，可以利用無人機(jī)智能巡檢技術(shù)監(jiān)測(cè)，及時(shí)維護(hù)處理，提高電站運(yùn)行的穩(wěn)定性。本文通過分析無人機(jī)智能巡檢系統(tǒng)的組成，進(jìn)一步分析基于無人機(jī)的光伏電站智能巡檢技術(shù)應(yīng)用，以供參考。

關(guān)鍵詞：智能巡檢；無人機(jī)設(shè)備；光伏發(fā)電

DOI：10.12433/zgkjtz.20240106

一、研究背景

近年來，國(guó)內(nèi)尤為看重清潔能源中太陽(yáng)能的應(yīng)用，為光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展奠定了良好基礎(chǔ)。光伏發(fā)電站通常是建設(shè)光伏面板吸收太陽(yáng)能，再經(jīng)過轉(zhuǎn)化獲得電能，但光伏面板的巡檢工作難度較高，主要是長(zhǎng)期暴露在自然環(huán)境中且分布面積通常較大，容易出現(xiàn)多種復(fù)雜缺陷，例如，遮擋、破碎以及隱裂等，及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些缺陷并進(jìn)行維護(hù)處理，對(duì)于提高光伏發(fā)電站發(fā)電效率而言具有重要意義。以往面板發(fā)電監(jiān)測(cè)的方法智能局限在某個(gè)時(shí)間或某個(gè)范圍，在故障定位上也不夠準(zhǔn)確，因此，需要研究和應(yīng)用光伏電站智能巡檢技術(shù)，解決光伏面板巡檢較困難的問題，提高故障監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

二、無人機(jī)智能巡檢系統(tǒng)的組成

（一）多旋翼無人機(jī)設(shè)備

以無人機(jī)飛行為基礎(chǔ)的智能巡檢系統(tǒng)中，多旋翼無人機(jī)設(shè)備是核心硬件之一，這種設(shè)備是指具有三個(gè)或三個(gè)以上旋翼軸設(shè)計(jì)的特殊結(jié)構(gòu)無人自動(dòng)駕駛直升機(jī)，主體結(jié)構(gòu)包括飛行器、主機(jī)身、飛機(jī)控制系統(tǒng)、旋翼安裝架、起落架以及功能吊艙等部分。多旋翼無人機(jī)飛行時(shí)的操控性頗強(qiáng)，能進(jìn)行垂直懸停與起降，適合應(yīng)用在低速、低空以及有懸停和垂直起降需求的智能飛行任務(wù)，例如，設(shè)置在特殊區(qū)域位置的光伏電站，應(yīng)用該設(shè)備實(shí)現(xiàn)飛行巡檢效果較佳，目前對(duì)光伏電站日常缺陷的及時(shí)排查也首選民用無人機(jī)設(shè)備。另外，在選擇無人機(jī)型號(hào)時(shí)，要注意選擇精度較高、續(xù)航能力較強(qiáng)且滿足日常巡檢需求的類型，確保能在跨地域、跨空間長(zhǎng)時(shí)間執(zhí)行巡檢任務(wù)。

（二）云臺(tái)相機(jī)

無人機(jī)在飛行過程中，為了保證成像設(shè)備獲取圖像信息的穩(wěn)定性，通常會(huì)將成像設(shè)備安裝到對(duì)應(yīng)云臺(tái)上，確保云臺(tái)控制俯仰和水平轉(zhuǎn)動(dòng)，提高拍攝質(zhì)量。其中，云臺(tái)相機(jī)包括紅外成像云臺(tái)相機(jī)、可見光云臺(tái)相機(jī)以及近紅外成像云臺(tái)相機(jī)等，其中熱紅外相機(jī)主要是對(duì)光伏電站組件熱斑區(qū)域獲取、識(shí)別；可見光相機(jī)是拍攝相關(guān)組件的可見光圖像，用來識(shí)別組件是否存在污損、破裂等不良問題；近紅外相機(jī)用來拍攝組件EL圖像，也能識(shí)別光伏組件電池片位置是否存在隱裂問題，實(shí)現(xiàn)全面巡檢。

（三）無人機(jī)機(jī)庫(kù)

為了進(jìn)一步提高多旋翼無人機(jī)在諸多應(yīng)用領(lǐng)域的巡檢效率，還要設(shè)置無人機(jī)自動(dòng)機(jī)庫(kù)，以此減少人力資源投入，降低運(yùn)營(yíng)維護(hù)成本。機(jī)庫(kù)的設(shè)計(jì)一般為封閉式艙體，具有防塵和防水的特性，與環(huán)境感知傳感器良好融合，在各類較為復(fù)雜的外部環(huán)境下都能遠(yuǎn)程操控完成巡檢任務(wù)，且巡檢中支持精準(zhǔn)化降落以及自動(dòng)充電換電。無人機(jī)機(jī)庫(kù)本身也會(huì)與遠(yuǎn)程監(jiān)控中心通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)連接，確保無人機(jī)設(shè)備的鏈路通訊良好，對(duì)于安裝位置選擇，要以便于提供220V供電以及接入光纖為標(biāo)準(zhǔn)。

（四）環(huán)境感知模塊

無人機(jī)智能巡檢系統(tǒng)的環(huán)境感知模塊設(shè)置了多種類型傳感器，將獲取到的環(huán)境信息發(fā)送給遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，感知獲得的環(huán)境信息，包括實(shí)時(shí)風(fēng)向、風(fēng)速、溫度、降雨量以及濕度等，其中，監(jiān)測(cè)氣象信息為重點(diǎn)，能為無人機(jī)設(shè)備是否能執(zhí)行作業(yè)提供參考，也能監(jiān)測(cè)設(shè)備實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，具體是通過無人機(jī)起飛降落狀態(tài)和無人機(jī)機(jī)庫(kù)狀態(tài)來判斷。機(jī)庫(kù)旁邊會(huì)安裝上氣象監(jiān)測(cè)裝置，通過準(zhǔn)確預(yù)測(cè)氣象變化制定合適的巡檢計(jì)劃，確保遠(yuǎn)程飛行和超視距飛行的可靠進(jìn)行。

（五）遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊

在無人機(jī)記錄借助網(wǎng)絡(luò)和實(shí)現(xiàn)通訊過程中，遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊發(fā)揮著重要功能，主要是實(shí)時(shí)接收回傳的狀態(tài)數(shù)據(jù)和超清視頻信息，再與機(jī)庫(kù)、無人機(jī)達(dá)成聯(lián)動(dòng)作業(yè)，形成一整套自動(dòng)化遠(yuǎn)程操控的流程，有效制定任務(wù)計(jì)劃，確保巡檢任務(wù)的自動(dòng)執(zhí)行、良好檢測(cè)以及遠(yuǎn)程操控。同時(shí)，無人機(jī)設(shè)備也能自動(dòng)化定時(shí)起降，按照預(yù)先設(shè)計(jì)的航線完成巡檢，順利進(jìn)行建圖航拍。

（六）電源分配監(jiān)測(cè)模塊

由高速M(fèi)CU控制器和高精度電量采集芯片組成的電源分配監(jiān)測(cè)功能模塊，其中融合運(yùn)用了數(shù)據(jù)通信與電測(cè)量技術(shù)，可以采集光伏電站發(fā)電的電流、電壓、功率以及電能信息，再分析電源配置情況。這種監(jiān)測(cè)模塊的性能較為穩(wěn)定、測(cè)量精度也較高，且實(shí)際數(shù)據(jù)信息能直觀顯示，在操作上極為便捷，同時(shí)還具有性價(jià)比較高的優(yōu)點(diǎn)，故而目前在光伏電站的電能測(cè)量和管理中廣泛應(yīng)用。

（七）智能應(yīng)用模塊

無人機(jī)智能巡檢系統(tǒng)的智能應(yīng)用模塊，是基于以往的常規(guī)飛行控制，進(jìn)一步結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和人工智能技術(shù)開發(fā)的一種高級(jí)應(yīng)用系統(tǒng)。在進(jìn)行光伏電站巡檢時(shí)，可以發(fā)揮巡檢路徑規(guī)劃功能、缺陷識(shí)別與定位功能以及故障跟蹤功能。其中，巡檢路徑規(guī)劃主要基于實(shí)際光伏電站情況和任務(wù)目標(biāo)設(shè)計(jì)優(yōu)質(zhì)的巡檢方案；缺陷識(shí)別和定位模塊主要借助圖像識(shí)別技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別光伏組件出現(xiàn)的故障或異常，并對(duì)組件缺陷進(jìn)行厘米級(jí)的定位；故障跟蹤是指根據(jù)故障的類型與具體嚴(yán)重程度，為無人機(jī)制定額外跟蹤飛行的計(jì)劃，在飛行時(shí)可以提供精確的故障導(dǎo)航服務(wù)，為深入分析故障奠定基礎(chǔ)。

三、基于無人機(jī)的光伏電站智能巡檢技術(shù)應(yīng)用

（一）巡檢技術(shù)路線

以無人機(jī)設(shè)備為基礎(chǔ)的光伏面板智能電源巡檢系統(tǒng)中，包括各類硬件與軟件模塊，例如，其中的云臺(tái)相機(jī)可以與無人機(jī)飛行配合，搭建用于數(shù)據(jù)采集的硬件模塊，而數(shù)據(jù)采集的控制可運(yùn)用航線自動(dòng)規(guī)劃技術(shù)，在數(shù)據(jù)分析過程中，借助缺陷識(shí)別及定位的軟件模塊。例如，在某光伏電站無人機(jī)智能巡檢項(xiàng)目中，采用的無人機(jī)飛行平臺(tái)為大疆經(jīng)緯M300RTK型號(hào)，特點(diǎn)是結(jié)合RTK技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)測(cè)量，具體測(cè)量定位精度可達(dá)到厘米級(jí)，每架次飛行的實(shí)際續(xù)航時(shí)間在45min以上，確保對(duì)應(yīng)巡檢工作的高效、可靠完成，其搭載的云臺(tái)相機(jī)型號(hào)為大疆禪思H20T，包括1個(gè)變焦相近、1個(gè)廣角相機(jī)、1個(gè)紅外相機(jī)以及1個(gè)激光測(cè)距傳感器裝置，其中可見光變焦相機(jī)的有效分辨率達(dá)到2000萬(wàn)像素，而紅外相機(jī)的分辨率為640×510像素，還具有一定的熱靈敏度，可以滿足巡檢任務(wù)中的成像質(zhì)量相關(guān)需求，獲取視場(chǎng)的可見光與紅外圖像信息，為后續(xù)的缺陷檢測(cè)和缺陷問題類型判斷奠定良好基礎(chǔ)。無人機(jī)的云臺(tái)相機(jī)數(shù)據(jù)采集平臺(tái)如圖1所示。

無人機(jī)智能巡檢實(shí)現(xiàn)的相關(guān)流程如圖2所示。需要對(duì)光伏電站面板區(qū)域進(jìn)行科學(xué)劃定，進(jìn)一步調(diào)整鏡頭參數(shù)、畫面重疊率以及飛行高度等，借助精準(zhǔn)算法規(guī)劃生成智能巡檢任務(wù)航線，使搭載著可見光相機(jī)與紅外熱成像相機(jī)的無人機(jī)設(shè)備起飛，自主采集光伏電站數(shù)據(jù)信息，獲得的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過分析與處理以紅外圖像為基礎(chǔ)檢測(cè)并分割光伏面板的熱斑情況，并結(jié)合可見光圖像判斷熱斑區(qū)域的缺陷情況，依據(jù)照片位置并借助姿態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，基于相機(jī)成像模型分析準(zhǔn)確定位缺陷位置。

（二）缺陷檢測(cè)與定位

1.缺陷檢測(cè)

缺陷檢測(cè)是光伏電站無人機(jī)智能巡檢的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，主要借助紅外圖像將熱斑區(qū)域內(nèi)的異常情況檢測(cè)，具體被歸劃到計(jì)算機(jī)視覺目標(biāo)檢測(cè)的任務(wù)范圍。近年來，目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域開始運(yùn)用人工智能技術(shù)，主要以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)實(shí)施檢測(cè)，但這種方法更多依賴大量人工標(biāo)注處理數(shù)據(jù)，在準(zhǔn)備工作上需求更大，同時(shí)對(duì)應(yīng)算法的執(zhí)行效率較低，故本研究采用具有自適應(yīng)特性的動(dòng)態(tài)閾值分割方法，輔助缺陷檢測(cè)的順利進(jìn)行，具體算法步驟包括：一是進(jìn)行預(yù)處理；二是分割提取熱斑；三是判斷異常原因。缺陷的信息采集也可在其按照航線飛行時(shí)，基于等間距或等時(shí)間來拍照，實(shí)際采集到的數(shù)據(jù)可能存在較多背景，給缺陷檢測(cè)的識(shí)別和工作效率造成不良影響，故而要對(duì)圖像做前景分割提取處理。光伏面板的特點(diǎn)是在具有水面背景時(shí)的灰度值差距過大，因此實(shí)際計(jì)算求得的分割閾值也能讓前景和圖像背景信息間方差增大，最大閾值參數(shù)即為所求。分割處理后的二值圖像還存在邊界不夠平滑、斑點(diǎn)噪聲影響等問題，因此要進(jìn)一步實(shí)施閉運(yùn)算與開運(yùn)算，獲得較完整的背景和前景。其中，閉運(yùn)算能對(duì)前景區(qū)域孔洞實(shí)現(xiàn)填補(bǔ)，開運(yùn)算要腐蝕后進(jìn)行膨脹，促使邊界變得更為平滑，并去除背景區(qū)域的噪聲影響。

完成前處理任務(wù)后，要想提高缺陷的識(shí)別率，還應(yīng)增強(qiáng)原圖像，進(jìn)一步凸顯缺陷，并抑制噪聲，具體步驟包括：第一，選擇3×3像素規(guī)格的結(jié)構(gòu)元當(dāng)作增強(qiáng)系數(shù)計(jì)算的局部窗口；第二，在計(jì)算窗口內(nèi)圍繞著中心點(diǎn)均勻布置8個(gè)像素點(diǎn)，計(jì)算獲得其標(biāo)準(zhǔn)差；第三，計(jì)算窗口的增強(qiáng)系數(shù)，使其成為中心像素點(diǎn)的新像素。圖像經(jīng)過增強(qiáng)處理之后，采用自適應(yīng)性質(zhì)的動(dòng)態(tài)閾值方法分割提取紅外圖像熱斑部分，這種方法計(jì)算下每個(gè)像素點(diǎn)都能獲得一個(gè)閾值，先是基于15×15的局部窗口實(shí)施運(yùn)算，再對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行高斯加權(quán)和計(jì)算，將動(dòng)態(tài)閾值減去，得到需要的閾值，黑色像素通過檢測(cè)標(biāo)出再映射到原圖，進(jìn)而識(shí)別熱斑位置。

與利用大津法計(jì)算提取前景信息并關(guān)注全局灰值度不同，采用自適應(yīng)性質(zhì)的動(dòng)態(tài)閾值分割，只會(huì)對(duì)局部灰度差異有所關(guān)注，且每個(gè)像素點(diǎn)都要對(duì)閾值單獨(dú)計(jì)算，降低天氣變化造成的光強(qiáng)改變成像差異負(fù)面影響，提高缺陷檢測(cè)識(shí)別率。另外，通過紅外圖像分析并檢測(cè)出熱斑位置后，還要依據(jù)可見光圖像與紅外圖像間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，判斷缺陷區(qū)域的缺陷類型，包括異物遮擋缺陷、內(nèi)部缺陷以及碎裂缺陷等，以此讓運(yùn)維人員有針對(duì)性的制定維護(hù)方案，并采用維修、清洗以及更換等手段。

2.缺陷定位

從檢測(cè)到的圖像中進(jìn)行光伏電站實(shí)際缺陷位置定位，定位結(jié)果呈現(xiàn)在真實(shí)地理坐標(biāo)系中，將缺陷區(qū)域從圖像坐標(biāo)系進(jìn)一步映射到坐標(biāo)系上，缺陷在圖像坐標(biāo)系中級(jí)地心地固坐標(biāo)系中往往具有一些變換關(guān)系，例如，地心地固坐標(biāo)系和相機(jī)坐標(biāo)系之間存在平移、旋轉(zhuǎn)關(guān)系，通過具體坐標(biāo)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換，而坐標(biāo)參數(shù)值可通過拍攝坐標(biāo)的相機(jī)POS數(shù)據(jù)求解獲得，首先，要確定相機(jī)內(nèi)參矩陣；其次，將相機(jī)坐標(biāo)系空間點(diǎn)投射到像素坐標(biāo)系中，通過標(biāo)定即可獲得坐標(biāo)；最后，借助逆映射將圖像檢測(cè)獲得的缺陷進(jìn)一步轉(zhuǎn)換至地理坐標(biāo)系中，有效定位缺陷位置。

（三）試驗(yàn)結(jié)果與討論

光伏電站無人機(jī)智能巡檢技術(shù)在某電站進(jìn)行了固定路線的巡檢試驗(yàn)，該光伏電站主要運(yùn)用在池塘上建設(shè)光伏面板進(jìn)而完成發(fā)電的技術(shù)。但光伏電站運(yùn)維工作實(shí)施比較困難，傳統(tǒng)運(yùn)維手段的應(yīng)用已無法滿足需求，故此決定應(yīng)用基于無人機(jī)的光伏電站智能巡檢模式，設(shè)計(jì)合理的航線圖，實(shí)際劃定光伏板研究區(qū)域面積約為200000m2，總規(guī)劃的航線長(zhǎng)度高達(dá)10000m，預(yù)計(jì)完成一次巡檢任務(wù)的總時(shí)長(zhǎng)在1h左右，通過兩個(gè)架次就能完成數(shù)據(jù)采集任務(wù)。試驗(yàn)中無人機(jī)試飛按照提出的方法在3min巡檢內(nèi)采集圖像約1200張，對(duì)圖像信息進(jìn)一步分析處理獲得對(duì)應(yīng)結(jié)果，相關(guān)檢測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)中，熱斑有102處，實(shí)際熱斑區(qū)域檢出率達(dá)95%，切實(shí)滿足工程項(xiàng)目的應(yīng)用需求，優(yōu)于傳統(tǒng)巡檢方式，其搭建的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)也能良好運(yùn)行。光伏面板的缺陷判別和定位是運(yùn)用機(jī)器視覺技術(shù)，檢測(cè)到的缺陷信息會(huì)進(jìn)一步通過深度學(xué)習(xí)方式分析處理，滿足高效運(yùn)維的場(chǎng)景需求，可以提高巡檢精度與效率，證明基于無人機(jī)的智能巡檢技術(shù)具有可行性和有效性。

四、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，當(dāng)前光伏電站巡檢正不斷研發(fā)智能巡檢技術(shù)，改變以往巡檢實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性不足的情況，現(xiàn)階段關(guān)于無人機(jī)智能巡檢技術(shù)的應(yīng)用較多。通過分析可知，基于無人機(jī)的光伏電站智能巡檢技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用過程中，應(yīng)規(guī)劃好巡檢技術(shù)路線，再實(shí)施缺陷檢測(cè)與定位，通過試驗(yàn)判斷技術(shù)應(yīng)用的可行性。

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作者簡(jiǎn)介：萬(wàn)斌（1980），男，江西省波陽(yáng)縣人，研究生，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)樾畔⑼ㄐ?、網(wǎng)絡(luò)安全、新能源發(fā)電。