一種光伏電站故障檢測方法與流程
2023-05-29 10:34:36
本發明涉及光伏發電技術領域，具體地說，涉及一種光伏電站故障檢測方法。
背景技術：
隨著全球經濟社會的不斷發展，能源消費也相應的持續增長。傳統的化石能源存在著儲量有限、環境汙染大等缺陷，在此背景下，大規模的開發和利用可再生能源已成為各國能源戰略中的重要組成成分。
太陽能作為清潔、無汙染、方便易得的可再生能源，越來越受到人們的青睞。依託太陽能這種可再生的綠色能源，近年來光伏發電引起了各國政府和人民的關注。我國的太陽能資源非常豐富，近年來，光伏電站作為一種綠色電力開發能源項目，得到了國家的大力支持。而光伏電站的大規模建設也就需要大量的人力來負責太陽能發電設備的巡檢工作，這種通過人工巡檢來監測光伏電站故障的方法顯然無法滿足及時、快速、高效的巡檢要求。
技術實現要素：
為解決上述問題，本發明提供了一種光伏電站故障檢測方法，所述方法包括：
光伏電池板紅外圖像生成步驟，獲取光伏電站的紅外圖像信息，根據光伏電站的紅外圖像信息得到各個光伏電池板的紅外圖像；
溫度數據生成步驟，對各個光伏電池板的紅外圖像進行圖像處理，得到所述各個光伏電池板中各個電池片的溫度數據；
故障狀態確定步驟，將各個電池片的溫度數據與預設溫度閾值進行比較，根據比較結果確定所述各個電池片的故障狀態。
根據本發明的一個實施例，獲取到的光伏電站的紅外圖像信息是分塊的紅外圖像信息，在所述光伏電池板紅外圖像生成步驟中，將所述分塊的紅外圖像信息進行拼接，得到所述各個光伏電池板的紅外圖像。
根據本發明的一個實施例，在所述溫度數據生成步驟中，
對光伏電池板的紅外圖像進行去噪處理；
對去噪處理後的紅外圖像進行灰度拉伸；
根據灰度拉伸後的紅外圖像中各點的灰度值確定光伏電池板中各個電池片的溫度數據。
根據本發明的一個實施例，在對光伏電池板的紅外圖像進行去噪處理時，利用中值濾波的方式將光伏電池板的紅外圖像中的高頻分量和/或低頻分量濾除，並同時保留圖像邊緣。
根據本發明的一個實施例，在所述故障狀態確定步驟中，
計算電池片的溫度數據與預設溫度閾值之間的差值；
判斷所述差值是否超過預設溫度差值範圍，如果超過，則判定該電池片存在故障。
根據本發明的一個實施例，所述方法還包括：
故障報表生成步驟，根據所述各個電池片的故障狀態，生成所述光伏電站的故障報表。
根據本發明的一個實施例，在所述故障報表生成步驟中，所述故障報表中包括第一數值和第二數值，其中，所述第一數值用於表徵電池片存在故障，所述第二數值用於表徵電池片不存在故障。
根據本發明的一個實施例，所述方法還包括：
故障圖生成步驟，根據獲取到的各個電池片的位置信息，結合所述故障報表生成故障圖。
根據本發明的一個實施例，所述方法還包括：
紅外圖像信息獲取步驟，利用裝載有紅外圖像採集設備的無人駕駛航空器對所述光伏電站進行圖像採集，得到所述光伏電站的紅外圖像信息。
根據本發明的一個實施例，在所述光伏電池板紅外圖像生成步驟中，判斷所述無人駕駛航空器是否降落至預設平臺，如果是，則與所述無人駕駛航空器建立數據鏈路，並通過所述數據鏈路從所述無人駕駛航空器中讀取光伏電站的紅外圖像信息。
本發明所提供的光伏電站故障檢測系統以及方法能夠實現對光伏電站的故障自動巡檢工作，與現有的採用人工巡檢的檢測方法相比，本系統和方法採用無人駕駛航空器來代替人工來代替人工巡檢過程，其大大縮短了巡檢時長，並且使得巡檢過程不受地形地貌等自然環境的影響。同時，該系統和方法還能夠有效地將工作人員從繁重枯燥、太陽暴曬的工作環境中解放出來，有助於降低故障巡檢的人工成本。
此外，本系統和方法採用高精度的紅外圖像採集設備和數據處理裝置代替溫度測量儀器來進行溫度數據的採集與分析，與人工巡檢相比，本系統及方法克服了人工巡檢所存在主觀性和不穩定性，從而提高了檢測結果的可靠性和準確性。
本發明的其它特徵和優點將在隨後的說明書中闡述，並且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發明而了解。本發明的目的和其它優點可通過在說明書、權利要求書以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要的附圖做簡單的介紹：
圖1是根據本發明一個實施例的光伏電站故障監測系統的結構示意圖；
圖2是根據本發明一個實施例的無人駕駛航空器的航空器主體的結構示意圖；
圖3是根據本發明一個實施例的地面站的結構示意圖；
圖4和圖5是根據本發明一個實施例的停靠平臺的結構示意圖；
圖6是根據本發明一個實施例的數據處理裝置的結構示意圖；
圖7是根據本發明一個實施例的光伏電站故障監測方法的實現流程示意圖；
圖8是根據本發明一個實施例的確定電池片的溫度數據的流程示意圖。
具體實施方式
以下將結合附圖及實施例來詳細說明本發明的實施方式，藉此對本發明如何應用技術手段來解決技術問題，並達成技術效果的實現過程能充分理解並據以實施。需要說明的是，只要不構成衝突，本發明中的各個實施例以及各實施例中的各個特徵可以相互結合，所形成的技術方案均在本發明的保護範圍之內。
同時，在以下說明中，出於解釋的目的而闡述了許多具體細節，以提供對本發明實施例的徹底理解。然而，對本領域的技術人員來說顯而易見的是，本發明可以不用這裡的具體細節或者所描述的特定方式來實施。
另外，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機可執行指令的計算機系統中執行，並且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同於此處的順序執行所示出或描述的步驟。
隨著光伏電站的大規模建設，光伏發電設備的巡檢工作也就需要大量的人力來負責。人工巡檢通常需要人工攜帶溫度測量儀器來對發熱組件逐一進行測量記錄，然而光伏電站常常建設在地處偏遠、交通不變的區域，其佔地面積也比較大，這也就導致人工巡檢存在主觀性強、巡檢評估標準化較難等問題，因此現有的人工巡檢方式無法滿足及時、快速、高效巡檢的要求。
光伏組件是光伏發電系統的重要組成部分，其佔據了光伏發電系統的絕大部分成本。不同的外部環境不僅會影響光伏發電系統輸出功率的穩定性，還會影響光伏組件自身的使用壽命。
通過分析發現，光伏組件的故障主要表現在三個方面，分別是光伏組件的老化、製作工藝導致的裂片問題以及光伏組件的熱斑現象。無論是上述三種故障的哪種故障，光伏組件的溫度都會出現異常。針對上述情況，本發明提供了一種光伏電站故障檢測系統以及光伏電站故障監測方法，該系統以及方法正是採用檢測光伏組件溫度是否正常的方式來判斷光伏組件是否發生故障。
圖1示出了本實施例所提供的光伏電站故障檢測系統的結構示意圖。
如圖1所示，本實施例所提供的系統優選地包括無人駕駛航空器101和地面站102。在對光伏電站103進行故障檢測的過程中，無人駕駛航空器101首先從地面站102起飛並飛臨光伏電站103上空，隨後無人駕駛航空器101會在光伏電站103上空對光伏電站103中的各個光伏電池板進行紅外圖像採集。在完成紅外圖像採集後，無人駕駛航空器101會返回地面站102，地面站102中的數據處理裝置則會從無人駕駛航空器101的相關數據存儲器中讀取光伏電站103的紅外圖像信息，並根據這些紅外圖像信息來判斷光伏電站中各個光伏電池板的故障狀態。
具體地，本實施例中，無人駕駛航空器101包括航空器主體和紅外圖像採集裝置。在對光伏電站進行故障檢測的過程中，無人駕駛航空器101會按照特定指令飛行至光伏電站上空，並利用紅外圖像採集設備來對光伏電站進行圖像採集，從而得到光伏電站的紅外圖像信息。
本實施例中，在對光伏電站進行故障檢測的過程中，由於航空器主體是在光伏電站上方飛行的，因此為了更加方便地採集到光伏電站的紅外圖像信息，紅外圖像採集裝置優選地安裝在航空器主體下部。
同時，為了得到更加精確的紅外圖像信息，本實施例中，紅外圖像採集裝置在對光伏電站進行圖像採集時，其鏡頭平面優選地與光伏電站中的光伏電池板相平行。並且，為了確保採集得到的紅外圖像信息的精度，本實施例中，無人駕駛航空器101的飛行高度優選地配置為200米以內。
如圖2所示，對於本實施例所提供的無人駕駛航空器來說，其航空器主體優選地包括：通信電路201、飛控電路202以及動力裝置203。其中，動力裝置203用於為無人駕駛航空器的飛行提供動力和升力。飛控電路202與動力裝置203連接，其能夠控制動力裝置203的運行狀態，從而控制航空器主體的飛行狀態，即實現對無人駕駛航空器的飛行軌跡的調節。而通信電路201則用於實現飛控電路202與上述數據處理裝置102之間的數據通信，具體地，通信電路201能夠將紅外圖像採集設備所採集到的光伏電站的紅外圖像信息傳輸至位於地面站的數據處理裝置。
本實施例中，飛控電路202還與紅外圖像採集設備連接，在對光伏電站進行巡檢的過程中，飛控電路202會向紅外圖像採集設備發送位置變換指令以及拍照指令，從而控制紅外圖像採集設備對光伏電站進行紅外圖像採集。
需要指出的是，在本發明的不同實施例中，根據實際需要，無人駕駛航空器的航線數據既可以事先存儲於與飛控電路202的相應航線數據存儲電路中並由飛控電路202從該航線數據存儲電路中讀取，也可以由通信電路201從外部接收並傳輸至飛控電路202，抑或是通過其它合理的方式得到，本發明不限於此。
如圖1所示，本實施例中，在對光伏電站進行故障檢測時，無人駕駛航空器101會根據航線數據開始對光伏電站中的各個光伏電池板進行巡檢，在到達懸停拍攝位置時無人駕駛航空器101將自主懸停並對光伏電池板進行拍攝(即獲取光伏電池板的紅外圖像信息)，並將拍攝得到的光伏電池板的紅外圖像信息存儲在自身的數據存儲器中。隨後，無人駕駛航空器101會繼續按照航線數據到達下一懸停拍攝位置並重複上述圖像獲取以及存儲過程。無人駕駛航空器101依此對光伏電站巡檢一周，從而得到光伏電站的紅外圖像信息。
如圖3所示，本實施例中，地面站102優選地包括數據處理裝置102a、停靠平臺102b、充電設備102c以及地面站控制裝置102d。其中，在得到光伏電站的紅外圖像信息後，無人駕駛航空器101將返回地面站102並停靠在停靠平臺102b上。
為了保證無人駕駛航空器101能夠在後續的巡檢過程中正常工作，本實施例中，無人駕駛航空器101在完成停靠操作後，地面站102將利用充電設備102c為無人駕駛航空器101進行充電。
本實施例中，充電設備102c部分地集成在停靠平臺102b中。具體地，如圖4所示，停靠平臺102b包括：平臺主體401以及兩個伸展臂(即第一伸展臂402a和第二伸展臂402b)。其中，伸展臂和平臺主體均設置有導電部，平臺主體與伸展臂的導電部分別與充電設備102c的不同電極連接，這樣平臺主體401與伸展臂也就視作充電設備102c的兩個充電端。
為了減少停靠平臺的佔用空間，本實施例中，上述第一伸展臂402a和第二伸展臂402b可以以平臺主體401的端點為支點轉動。具體地，當停靠平臺102b處於第一狀態時，即需要為無人駕駛航空器提供停靠點時，伸展臂與平臺主體401的夾角θ為180度；而當停靠平臺102b處於第二狀態時，即不需要為無人駕駛航空器提供停靠點時，伸展臂與平臺主體401的夾角θ將為0度，從而形成如圖5所示的結構。
本實施例中，平臺主體401以及兩個伸展臂的長度均小於無人駕駛航空器的兩個支架(即第一支架403a和第二支架403b)之間的距離L，這樣也就使得無人駕駛航空器停靠在停靠平臺102b上時，總有一個支架位於平臺主體401上，而另一支架位於某一伸展臂上。而第一支架403a和第二支架403b均包括穩定件(即用於與停靠平臺接觸的部件)，穩定件中設置有導電部，因此第一支架403a和第二支架403b的導電部也就可以分別與無人駕駛航空器的供電裝置的不同電極連接。由於平臺主體與伸展臂所連接的電極不同，因此當無人駕駛航空器停靠在停靠平臺上時，其兩個支架與停靠平臺將形成電流迴路，從而實現對無人駕駛航空器進行充電。
然而，在本發明的不同實施例中，根據實際需要，充電設備102c對無人駕駛航空器101進行充電的具體方式可以採用不同的合理方式，本發明不限於此。例如，在本發明的一個實施例中，充電設備102c既可以採用無線充電(例如電磁感應式充電或者諧振式充電等)的方式對無人駕駛航空器101進行充電，也可以採用有線充電(例如通過充電線纜充電)的方式對無人駕駛航空器101進行充電。
在充電設備102c對無人駕駛航空器101進行充電的過程中，無人駕駛航空器101會將自身採集到的光伏電站的紅外圖像信息傳輸至地面站102中的數據處理裝置102a，以由數據處理裝置102a根據上述光伏電站的紅外圖像信息來對光伏電站的故障狀態進行分析。
為了更加清楚地說明數據處理裝置102a實現上述功能的具體原理以及過程，以下結合圖6和圖7來對數據處理裝置102a進行進一步地闡述，其中，圖6示出了本實施例中數據處理裝置102a的結構示意圖，圖7示出了本實施例中數據處理裝置根據光伏電站的紅外圖像信息判斷光伏電站的故障狀態的流程示意圖。
本實施例中，數據處理裝置102a優選地包括有：數據通信模塊601、圖像處理模塊602、故障判斷模塊603、故障報表生成模塊604以及故障圖生成模塊605。
其中，數據通信模塊601首先在步驟S701中獲取光伏電站的紅外圖像信息。具體地，本實施例中，數據通信模塊601會檢測無人駕駛航空器101是否停靠於預設平臺(即地面站的停靠平臺102b)上，如果是，數據通信模塊601則會與無人駕駛航空器101中的通信電路建立數據通信鏈路，從而獲取到無人駕駛航空器101所採集到的光伏電站的紅外圖像信息。
圖像處理模塊602與數據通信模塊601連接，其能夠接收數據通信模塊601傳輸來的光伏電站的紅外圖像信息，從而在步驟S702中根據上述光伏電站的紅外圖像信息來得到光伏電站中各個光伏電池板的紅外圖像。
本實施例中，無人駕駛航空器101通過紅外圖像採集設備所採集到的紅外圖像信息是分塊的紅外圖像信息，圖像處理模塊602在接收到上述分塊的紅外圖像信息後，會將這些紅外圖像信息進行拼接處理，從而還原出光伏電池板的整體模樣，進而得到各個光伏電池板的紅外圖像。
在得到各個光伏電池板的紅外圖像後，圖像處理模塊602會在步驟S703中對各個光伏電池板的紅外圖像進行圖像處理，從而得到各個光伏電池板中各個電池片的溫度數據。
圖8示出了本實施例中圖像處理模塊602對各個光伏電池板的紅外圖像進行圖像處理來得到各個光伏電池板中各個電池片的溫度數據的具體流程示意圖。紅外熱成像是通過物理表面溫度輻射成像的，在檢測被測目標紅外輻射的同時不可避免地會環境溫度、大氣、灰塵或是其它外接因素輻射的影響，因此本實施例中，圖像處理模塊602會在步驟S801中對所得到的光伏電池板的紅外圖像進行去噪處理。
具體地，本實施例中，圖像處理模塊602優選地採用中值濾波的方式來將所得到的紅外圖像中的高頻分量和/或低頻分量濾除，同時保留圖像的邊緣，從而達到去噪的目的。
圖像處理模塊602還會在步驟S802中對去噪後的紅外圖像進行灰度拉伸處理。通過灰度拉伸處理，圖像處理模塊602能夠有效增加和紅外圖像的對比度，從而為溫度的精確測量奠定基礎。
在完成灰度拉伸處理後，圖像處理模塊602則會可以在步驟S803中根據灰度拉伸後的紅外圖像確定光伏電池板中各個電池片的溫度數據。對於紅外圖像來說，各個圖像點的灰度值是與其被測目標的溫度相關的，根據灰度值與溫度數據的這種對應關係，圖像處理模塊602也就根據灰度拉伸後的紅外圖像中個點的灰度值來確定出光伏電池板中各個電池片的溫度數據。
當然，在本發明的其它實施例中，圖像處理模塊602還可以採用其它合理方式來根據光伏電池板的紅外圖像確定出光伏電池板中各個電池片的溫度數據，本發明不限於此。
再次如圖6和圖7所示，圖像處理模塊602在確定出光伏電池板中各個電池片的溫度數據後，其會將這些電池片的溫度數據傳輸至與之連接的故障判斷模塊603，以由故障判斷模塊603來在步驟S704中根據這些電池片的溫度數據判斷各個電池片的故障狀態。
具體地，本實施例中，故障判斷模塊603會計算某一電池片的溫度數據與預設溫度閾值之間的差值，並判斷該差值是否超過預設溫度差值閾值範圍。其中，如果上述差值超過了預設溫度差值閾值範圍，那麼故障判斷模塊603則可以判定該電池片存在故障；而如果上述差值沒有超過預設溫度差值閾值範圍，那麼故障判斷模塊603則可以判定該電池片不存在故障。
在確定出各個電池片的故障狀態後，故障判斷模塊603會將上述電池片的故障狀態傳輸至故障報表生成模塊604。本實施例中，故障報表生成模塊604會在步驟S705中根據上述電池片的故障狀態生成該光伏電站的故障報表。本實施例中，故障報表生成模塊604所生成的故障報表中包含了第一數值和第二數值。其中，第一數值用於表徵電池片存在故障，而第二數值用於表徵電池片不存在故障。具體地，本實施例中，上述第一數值優選地取值為1，第二數值優選地取值為0。
為了使得用戶更加方便地獲知光伏電站中各個位置處的電池片的故障狀態，本實施例中，故障報表生成模塊604還會將自身生成的故障報表輸出至與之連接的故障圖生成模塊605，以由故障圖生成模塊605在步驟S706中根據上述故障報表以及各個電池片的位置信息生成故障圖。
需要指出的是，如圖2所示，本實施例中，根據實際需要，地面站102中還可以包括地面站控制裝置102d。地面站102用於生成航空器控制指令，以用於控制無人駕駛航空器的航行狀態。
具體地，無人駕駛航空器與地面站之間採用無線通信頻率為900MHz/433Mhz的3DR數傳電臺，在Mavlink協議下，無人駕駛航空器將自身的飛行高度、經緯度、偏航角以及紅外圖像採集設備的高度、俯仰角和方位角等信息發送至地面站102。地面站控制裝置102d則可以根據上述信息來生成相應的航空器控制指令和拍照觸發指令並傳輸給無人駕駛航空器，從而實現對航空器的實時控制。
從上述描述中可以看出，本實施例所提供的光伏電站故障檢測系統以及方法能夠實現對光伏電站的故障自動巡檢工作，與現有的採用人工巡檢的檢測方法相比，本系統和方法採用無人駕駛航空器來代替人工來代替人工巡檢過程，其大大縮短了巡檢時長，並且使得巡檢過程不受地形地貌等自然環境的影響。同時，該系統和方法還能夠有效地將工作人員從繁重枯燥、太陽暴曬的工作環境中解放出來，有助於降低故障巡檢的人工成本。
此外，本系統和方法採用高精度的紅外圖像採集設備和數據處理裝置代替溫度測量儀器來進行溫度數據的採集與分析，與人工巡檢相比，本系統及方法克服了人工巡檢所存在主觀性和不穩定性，從而提高了檢測結果的可靠性和準確性。
應該理解的是，本發明所公開的實施例不限於這裡所公開的特定結構或處理步驟，而應當延伸到相關領域的普通技術人員所理解的這些特徵的等同替代。還應當理解的是，在此使用的術語僅用於描述特定實施例的目的，而並不意味著限制。
說明書中提到的「一個實施例」或「實施例」意指結合實施例描述的特定特徵、結構或特性包括在本發明的至少一個實施例中。因此，說明書通篇各個地方出現的短語「一個實施例」或「實施例」並不一定均指同一個實施例。
雖然上述示例用於說明本發明在一個或多個應用中的原理，但對於本領域的技術人員來說，在不背離本發明的原理和思想的情況下，明顯可以在形式上、用法及實施的細節上作各種修改而不用付出創造性勞動。因此，本發明由所附的權利要求書來限定。