无人机红外热斑检测在光伏电站中的应用——以某大型光伏电站为例*

夏永红，周 玲

1.中核工程咨询有限公司，北京 100037

2.西安思源学院，陕西 西安 710038

0 引言

近几年，随着社会不断发展、科技不断成熟，高新技术在各行各业的应用频率不断提高，无人机因其安全性与便捷性特点，在各个行业中的应用频率也不断提高。借助无人机搭载不同分辨率的CCD 相机、热红外相机、多光谱相机等传感器，可以遥控获取数据，帮助行业工作人员完成拍摄、检测等工作。

与传统能源相比，太阳能具有来源广泛、污染性小、环保性高等特点，在世界范围内其应用频率一直处于上升状态。当前，在光伏发电技术中，热斑故障会对其发电性能造成影响，如何解决这一问题一直是工作人员重点关注的内容。分析传统热斑检测手段可知，工作人员在开展检测工作时，需要借助升降车、扫描仪等设备，不仅会花费较多的间接成本，工作危险性也较高。借助无人机完成相关工作，不仅可以提高工作效率与质量，获得传统检测手段无法获得的数据，提高数据全面性，还可以保证工作人员人身安全，对发挥光伏电站最大价值帮助非常大。

1 光伏组件红外热斑形成原因及影响

1.1 光伏红外热斑形成原因

（1）光伏电池板自身存在细微差异，导致输出不均，进而引发热斑问题。

（2）部分光伏组件受到其他物体的遮挡，如云、树叶、灰尘、杂质等，光伏组件不同位置的太阳光强度不同，导致热斑问题的出现。

1.2 光伏组件红外热斑的影响

（1）热斑效应不仅会影响太阳能电池性能，还会降低太阳能电池使用寿命，增加光伏电站经营成本。

（2）太阳能电池的部分能量被遮挡，对光伏电厂发电性能造成影响[1]。如果工作人员忽略上述问题，未及时解决此类问题，轻则导致光伏电站承担一定经济损失，重则引发一系列安全事故，如电池局部被烧毁、火灾等。

2 无人机红外热斑检测技术的检测原理及应用优势

2.1 无人机红外热斑检测原理

红外热像仪接收物体发射的红外能量，然后形成对应的热图像。分析获得的不同状态的热图像可知，不同温度的代表颜色不同。在正常工作状态下，电池组件温度分布较均匀，对应的热图像色彩分布也较均匀；如果电池组件矩阵中部分电池片温度过高，所生成的热图像一定存在较大色差，此现象是工作人员作出判断的依据[2]。存在此类问题时，电池组件相应负载会消耗更多电能，导致电池组件实际转换功率下降。工作人员应及时进行更换或清理操作，以免造成更加严重的后果。

2.2 无人机红外热斑检测技术的应用优势

通过无人机搭载可见光成像吊舱及红外双光成像设备，然后借助热斑定位实现多角度光伏板拍摄检查，可以全面了解光伏电站光伏板热斑情况，提高工作人员对光伏组件的掌控力度，及时发现并清除出现的盲点；之后，可以借助三维立体模型完成后续操作[3]。无人机红外热斑检测技术的优点在于可以提高工作人员对料堆细节的掌控力度，提高工作精准度；借助无人机开展红外巡检工作，可以缓解工作人员的工作压力，降低误差，控制经营成本，且此项操作具有极强的可操作性；与传统运维检测手法所不同，此操作不需要断电，系统可以正常运行，并且灵活性较高，在实际工作中，运行稳定性较高。

3 无人机红外热斑检测技术的具体流程和系统构成

3.1 无人机红外热斑检测技术的具体流程

通常情况下，工作人员在开展无人机红外热斑检测工作时，基本工作流程如下：开展飞行拍摄—结合实际需求完成路线规划—监测热斑—分析获取的图像—标记其中的异常区域—在异常区域进行故障定位—生成检测报告—通过计算获取热斑具体位置—结合故障情况选择处理方式—结合自身需求选择无人机。

为保证实际工作效率和工作质量，文章收集了三种常见无人机的参数，供工作人员参考，如表1 所示。结合表1 发现，常见无人机各有优劣。例如，虽然固定翼无人机续航时间较长，但是无法悬停；与多旋翼无人机与固定翼无人机相比，无人直升机性能中等，但是应用成本、操作难度较高，因此也不建议使用；多旋翼无人机成本较低，并且可以悬停，可以更好地满足工作人员的工作需求，且操作难度较低，便于上手。因此，在绝大多数情况下，光伏电站会优先选择多旋翼无人机，但是并不排除选择其他两类无人机的可能，应结合实际情况确定。

表1 无人机类型及其参数

3.2 无人机红外热斑检测技术的系统构成

（1）无人机巡检系统。在工作开始前，需要完成准备工作，即在无人机中搭载高清摄像机、红外摄像机及eLTE 集群通信终端，以满足实际工作需求。在完成搭载工作并检查确定没有问题后，方可开展飞行巡检工作。在巡检过程中，应通过eLTE 系统将巡检信息及时传递给电站控制室；电站控制室应在第一时间处理所接收的图像数据，并且可凭借公网将图像传递给总部集控中心。eLTE 集群系统的主要功能是将所接收的视频、图像定向传递给对应的eLTE 终端，加强总部与现场的联系频率，实现协同指挥，提高排障效率，保证质量[4]。

（2）通信子系统。通信子系统的主要职能为实时传递，能够第一时间将接收的信息传递给服务器，提高工作效率与质量[5]。

（3）成像系统。成像系统的主要职能为在接收数据后第一时间生成被测目标红外辐射能量分布图，提高红外热成像图获取效率与质量。在此过程中，工作人员需要借助较高分辨率的可见光摄像头、红外传感器、红外探测器及光学成像物镜。热成像图可以帮助工作人员了解物体表面热分布情况，为后续工作开展指明方向。

无人机红外热斑检测系统包括众多子系统，红外热成像系统是其核心子系统，主要由机载红外热像仪与嵌入式控制端两部分组成。其中，机载红外热像仪主要职能为收集光伏组件的热斑相关数据，在实际工作中，应优先选择质量较轻、分辨率较高的红外热像仪，以提高所获取图像可视性。红外热像仪需要满足一个硬性条件，即可以在-20～50 ℃的环境中稳定运行。嵌入式控制端的主要职能为控制红外热像仪，实时传图与完成数据处理。

（4）软件子系统。软件子系统的主要职能为结合实际情况规划飞行路线，完成热斑监测；标记存在异常区域，完成故障实施定位；在此过程中，应实时生成监测报告[6]。

4 无人机红外热斑的判断标准

工作人员在用无人机搭载红外热像仪时，需要提高对无人机飞行状态的关注度，将其设定为平稳飞行状态，然后借助定航轨迹实现光伏板多角度拍摄，确保工作人员可以全面、具体地分析光伏板比表面状态，判断其表面能是否存在污渍、破损等情况，提高工作质量[7]。如今，工作人员可以借助智能无人机搭载智能终端，通过热信号传递，帮助工作人员了解电池板受损情况，在高空巡查过程中完成热斑故障分析。除此之外，温度数据可以供工作人员分析，因此应多次测量温度。

随着太阳光辐射不断增强，热斑效应将更加明显，电磁组件温度也将上升。如果电池组件存在热斑故障，则在早、中、晚三个时间段，光伏组件表面会出非常明显的温度差。通过实际测试发现，在上午10 点，如果电池组件存在热斑故障，则检测温度大约在40 ℃左右，但是其在正常运行状态，温度仅为18 ℃。在中午与下午，如果电池组件存在热斑故障，则检测温度在75～95 ℃，但是其在正常运行状态，温度仅为42 ℃[8]。这就说明，如果工作人员检测到的温度数据超过70 ℃，则证明电池组件存在热斑故障，应及时进行排查与维修。此外，工作人员在工作中还会使用GPS 传感器，以实现相关记录信息的存储、记录，为后续工作提供参考依据，提高工作效率。

5 大型光伏电站应用无人机红外热斑检测的注意事项

（1）应尽可能避免强辅助光源或者太阳光的反射，在航拍过程中，应尽可能保证所获取的数据是正常阳光的照射数据。

（2）应优先选择较高热敏感度的红外装备，并保证在工作中，设备所对应的镜头面轴线与拍摄具体目标为垂直状态，保证焦距对准[9]。

（3）结合实际情况完成温感设置，在工作开始前，可凭借自动模式测量温度范围，然后借助手动方式完成水平及跨度设置，明确最小的温度范围。

（4）无人机搭载成像系统，要配备电量充足的电池，确保续航时间。

6 无人机红外热斑检测技术的应用效果

以某大型光伏电站为例，为降低红外热斑故障发生概率，及时解决此类故障，该大型光伏电站工作人员针对无人机红外热斑检测效果进行了具体实验。在实验中，为保证实验结果的权威性，工作人员开展了对比试验，将监测区域细化为20 份，并且对无人机巡检路线进行细化，然后以10 min 为检测区间，对检测结果进行对比分析，并配有专业检测报告，以提高检测结果的科学性与合理性。

对检测结果进行对比可知：在抽检的光伏组件中，仅有两块组件出现了热斑，分别是第6 组串第12 排与第16 列的3#组件，在此时这一组件温度为28 ℃，但是其局部温度高达45 ℃，与组件温差达到了17 ℃，证明此组件存在热斑故障。

这一结果表明此检测方法具有较强可行性，有关人员应重视此项技术，加大研究力度，挖掘其潜力，提高其应用范围与频率。

7 结束语

现阶段，热斑故障是光伏电站常见故障之一，也是给工作人员造成最大困扰的问题，严重限制了光伏电站发展，增加了安全事故的发生概率。借助无人机搭载红外热成像设备完成热斑维修工作，不仅可以节约人力、物力，还可以降低经营成本，提高工作效率与质量。目前，我国在此方面的研究仍处于起步阶段，存在较大提升空间，有关人员应加大研究力度，对其进行优化，开发更多功能，挖掘此项技术潜力，推动我国光伏电站行业发展。