山地光伏电站复杂地形下自动无人机巡检系统的开发

张大为　曹丕　陈勇　王伟林　孙傲　张会

摘要：随着光伏电站数量逐年增加，光照充足、地形平坦等建设条件较好地区的土地资源日益减少，而在农牧业、湖泊、山地等具有次之建设条件的区域建设光伏电站，已成为光伏电站建设的优先考虑形式，特别是地形地貌复杂的山地光伏电站最为突出。基于此，本文详细探讨了山地光伏电站自动无人机巡检系统的应用。

关键词：光伏电站;无人机;自动巡检

山地光伏电站作为一种大型电站，其占地面积广，地势复杂，组件排布不一致，致使电站运维环境复杂，日常工作量大，设备运行状态监测困难，易出现纰漏。如何实现高效的电站巡检已成为光伏行业关注的一个热点。与传统的光伏电站巡检方法相比，无人机巡检能有效解决光伏电站长期的巡检问题，采用无人机高程和灵活的作业方式能有效克服光伏电站复杂的应用环境。

一、山地光伏电站特点

山地光伏电站是指在山地、丘陵等复杂地形条件下建设的光伏电站。

1、山坡朝向差異大，易受山体阴影影响。山区地形复杂，高差变化大，阴影部分大部分是由于山体阴影产生，所以合理的选区布置区域较为重要。

2、山地地形本身或阵列间的局部遮挡。山区地势高低不一，若施工过程中未合理设计支架高度，将会出现阵列局部互相遮挡的现象。

3、光伏阵列分散、分区复杂，难以实现设计和设备选型的标准化。所以山地光伏电站地形复杂、高差变化大，合理选取阵列布置区域、设置阵列间距、倾角、方位角，均是设计的重难点。

二、光伏电站无人机巡检性能要求

目前，光伏电站要求的生命周期为25年，能及时有效的排除故障是提高电站收益的重要因素。当电站某块组件出现电池片破损隐裂等情况或部分发电组件被云、树叶鸟粪等物体遮挡导致接收到的太阳光辐照强度不一致时或连接故障不良会导致局部过热情况。

在无人机上挂载可视光和红外光设备，按巡航路线采集电站设备的运转情况，快速检查光伏组件表面有无破损、污渍，并通过红外热量信息直观观察电站工作状态和输电设备是否在异常工作。要求在200W/m～1000W/m辐照度范围内，拍摄的影像能清楚识别光伏组件焊带、电池片及组件表面的12cm白色不透明遮挡物，图像清晰无雪花点、闪烁、拖尾等。红外热成像设备需能手动和自动拍摄存储功能，能设置最高温差限制，可显示最高点温度位置及温度值。

三、基于光伏电站的无人机自动巡检系统

图1为基于光伏电站的无人机自动巡检系统示意图，包括搭载红外热像仪的无人机、无人机地面站、地面充电设备、数据处理单元。其中，无人机负责通过红外热像仪采集光伏组件的红外图像;无人机地面站负责确保无人机与地面站的实时通信，通过航迹规划或手动控制无人机的飞行速度、高度、红外热像仪的拍摄角度，获取无人机的飞行信息及光伏组件的红外图像信息;地面充电设备负责无人机的自动充电，确保无人机的飞行动力;数据处理单元负责处理采集到的红外图像信息，标记太阳能电池的故障情况，并生成相应的故障报表。

在无人机巡测系统中，无人机采用自主研发的M1六旋翼机，搭载红外热像仪飞行巡检。无人机自航仪包括飞控、GPS、声纳，并配有遥控器进行辅助控制。无人机速度可达80km/h，飞行高度120～200m;可在18km/h风速范围内自稳或定点悬停;风速为40km/h时，定点悬停误差在30cm以内，抗风等级为6级;在30～60min内，可检测完20MW组件中各组件的温度（理论上，在STC标准下，单列光伏伏组件倾斜高度为4.8m，检测面积长为15km），精度为0.2°。无人机的动力由大容量锂电池及配备的地面充电设备共同保证;其上的大容量存储装置确保飞行期间拍摄的影像资料的存储，无人机地面站起落点设置无线网络，方便传输影像数据。红外热像仪的分辨率为640像素×480像素，测温范围为-20～250℃。

四、基于光伏电站的无人机自动巡检系统工作流程

在制定光伏电站巡检计划时，应先做好巡检的前期准备工作，工作人员应参照现有数据进行现场勘察，以确定待巡检光伏电站的规模，结合红外热像仪拍摄视角和分辨率，确定无人机的飞行高度及红外热像仪单次拍摄的红外图像区域大小，以规划、计算、制定无人机的飞行路线和悬停拍照位置;考察一天各时段的光照强度，选择光照强时段作为无人机巡检时间。

起飞后，无人机按预先设定的路线开始巡检，当到达悬停拍照位置时，无人机自主悬停。同时调整红外热像仪拍摄镜头所在平面，使其与光伏组件所在平面平行并进行拍摄，拍摄的红外图像信息存储在红外热像仪的存储空间;整个过程完成后，无人机继续按设定的航线飞行，在下一个悬停位置悬停，拍照、存储红外图像，依次巡检一周;完成后，无人机返回并降落在移动保障平台上，并自动将拍摄的红外图像信息上传到云存储空间，完成数据采集。同时采用智能充电系统自立充电，等待下次巡检。巡检频率可根据具体需要自行设定。

五、基于光伏电站的无人机自动巡检故障自动识别

自动图像识别能克服人类识别主观性强、效率低等问题，但云存储中心的红外图像信息需通过以下步骤计算处理：

1、红外图像拼接。利用图像拼接技术，将分块的红外图像信息拼接在一起，还原光伏组件区域的整体模样。

2、光伏组件的有效区域检测。滤除图像噪声，保留图像边缘，利用相关算法提取并圈定组件有效区域。

3、光伏组件温度计算。对有效区域内的图像灰度进行拉伸以增加对比度，使用相关算法将图像灰度值转换为相应的温度值，每块组件取最高温度。

4、组件温度值按区域比较。将测量的温度值与设定的阈值温度进行比较，温差在正常范围内的区域标记为“0”，表示电池片正常，超过阈值温度范围标记为“1”，表示电池片故障。

5、打印输出故障报表。最后，生成并打印包含“0”和“1”信息的整幅红外图像相对应的故障报表。

工作人员可根据输出故障报表对光伏电站进行维护。

六、基于光伏电站的无人机自动巡检系统与其他巡检方法的比较

光伏电站无人机自动巡检方法的优点包括：①整个巡检过程中故障判断标准一致;②快速有效的故障检测;③可在光伏组件工作状态下检测，巡检时光伏组件不会损坏;④能及时提供数据处理与分析，巡检结果直观清晰，维护可操作性强;⑤巡检时间可根据需要设置，整个巡检过程为自动化。

与基于集群通信的光伏电站故障检测方法相比，无人机自动巡检系统具有灵活性强、资本与人力投入少、可操作性强等优点。经分析，若采用综合能效比PR值来评价光伏电站的系统性能指标，使用无人机自动巡检系统可直接降低组件污渍损失4%，阵列遮挡4%，温度损失1%;可减少清洗量10%，接线盒故障30%，阵列火灾50%。

参考文献：

[1]王斌.红外热像仪搭载无人机在光伏电站中的应用[J].青海科技，2017（02）.

[2]常慧.基于光伏电站的无人机全自动巡检系统的应用研究[J].太阳能，2019（01）.