一
无人机巡检在光伏电站中的应用
Application of UAV patrol
利用无人机对光伏电站进行日常巡视检查及定期的红外热成像检测成为减轻维护人员工作负担的有效方式之一。无人机巡检过程可视可控,可在光伏组件工作状态下飞行巡检、不会对光伏组件的完好性、工作情况造成影响,为光伏电站运行效率与稳定性提供必要保障。
具体的巡检工作步骤如下:
1. 航线规划
在航线规划环节,为避免在后续无人机自动巡航过程中出现与障碍物相碰撞、航线偏移、成像质量低、拖尾等问题,应综合考虑各方面影响因素,并满足以下几点航线规划要求。
(1)适当扩大航线覆盖区域。
(2)设定合理飞行参数。
(3)规避障碍物。
2. 起飞巡检
无人机自动巡检航线制定完毕,且光伏电站巡检区域没有检修维保工作后,工作人员将预先制定的航线导入无人机中,启动无人机设备,无人机按既定巡检航线开展自动巡检工作,抵达各处悬停点后,无人机在悬停点中止前行,此时调整可视相机与红外热像仪对镜头对巡检区域光伏组件平面进行拍摄,拍摄图像会保存在摄像头内部储存卡内,并实时将飞行拍摄画面传至遥控显示屏,并实时记录拍摄照片的gps数据,完成既定航线规划的巡检任务或遇电量低时,无人机自动返航至起飞点。
3. 数据传输
在无人机自动巡检过程中,将持续向工作人员与遥控显示平台上传成像数据以及无人机设备的飞行数据。
其中,成像数据指,红外热像仪与可视相机所拍摄、显示的地面光伏电站图像,工作人员对图像信息进行分析,即可掌握光伏电站实时运行情况,快速发现各处光伏组件所存在的故障问题。而飞行数据指,无人机设备的实时飞行情况及各项运行参数,如实时飞行风速、偏航角度、飞行高度、飞行速度、飞行距离、实时位置等。
4. 多任务巡检
当前,无人机巡检系统已经具备多任务巡检能力,在无人机自动巡检过程中,将同步运行云台控制系统、红外热像仪以及可见光相机,其中可见光相机具有成像功能配置全、有效像素与识别率高的优势,可承担光伏防火巡检、架空线路巡检、其他日常巡检、甚至能承担光伏测绘。云台系统具有支持多角度拍摄、成像防抖动、通信稳定、操作便捷等优势。
二
无人机巡检故障智能诊断技术的应用
Application of UAV patrol
目前无人机故障智能诊断主要依靠软件来实现,基于视觉识别算法对无人机完成拍摄后的图像进行分析识别,及时发现所分布各处光伏组件存在的缺陷问题、锁定具体故障位置,随后自动生成诊断报告、向光伏电站运维工作人员进行提交,同时为后续检修工作提供信息支持。而智能诊断技术主要由以下几项功能所组成。
1. 图像预处理
目前在大多光伏电站无人机巡检系统运行过程中,受到红外热像仪与可视相机分辨率、飞行参数设置、飞行环境等因素影响,所拍摄图像的成像质量仍存在一定提升空间,且很难做到对拍摄实物全部信息的真实还原。如若直接对所拍摄图像进行识别,将出现识别误差,且不易定位故障。
因此,首先应开展图像预处理作业,对所拍摄图像中的各项图像特征进行提取、抑制变形量、有效改善图像数据。可采用灰度变换、图像浓度扩张、图像平滑等多种预处理技术。
2. 图像识别
以某光伏电站无人机巡检智能故障诊断系统为例,图像识别功能的具体工作步骤如下:
(1)图像拼接。对多张所拍摄红外图像信息加以有效拼接,从而实现对光伏组件区域全貌的整体还原。
(2)光伏组件区域检测。系统将自动对所拍摄图像开展降噪处理,并对图像边缘进行保留,随后使用特定算法,对光伏组件有效区域进行锁定、提取。
(3)温度识别。在已锁定有效光伏组件区域基础上,采取灰度拉伸方法,对图像对比度进行增加,再将图像灰度值计算转换为温度值,识别各处光伏组件的最高温度。
(4)温度值对比。系统自动对所制定组件温度阀值与实际测量温度进行对比分析,如若二者温差值在合理区间范围以内,将对该区域光伏组件标记“0”,以显示电池片正常。而在温差过大、测量温度大于阀值时,将对该区域光伏组件标记“1”。表明电池片出现故障。
(5)生成故障报表。最后,系统将分别生成标记不同信号的故障报表,以及红外图像所对应的整幅图像报表,向运维人员提供信息支持。
3. 故障定位
无人机巡检故障智能诊断软件对拍摄图像做了预处理及图像识别后,通过故障点导航、手机端导航、故障组件编码,运维人员可轻松精确找到故障诊断报告中对应故障组件的位置,为后续故障排查、光伏组件检修工作的开展提供有力的信息支持。
综上所述,无人机全自巡检及故障智能诊断技术在光伏电站应用过程中发挥出显著作用,有效解决了传统光伏电站巡检工作中长期存在的各项工作难题,快速、精确发现各处故障点,帮助运维人员全面掌握各处光伏组件的实时运行状况,为光伏电站的运行效率、发电质量与光伏组件检修水平提供全面保障。
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原标题:浅析无人机巡检及故障诊断技术在光伏电站的应用