无人机及地理信卢平台在分布式光伏项目中的研究与应用

张学仪

（四川中水成勘院测绘工程有限责任公司，成都 610072）

随着我国宣布“碳达峰”“和碳中”和目标，分布式光伏作为助力建筑节能的重要方式，可持续提供可再生能源和经济效益，与“碳达峰”“碳中和”目标高度契合。分布式光伏仍处在起步阶段，但其在提升完善建筑功能，在绿色环保、可持续和可循环建设方式上展现出的巨大优势和潜力，对实现国家“碳达峰”与“碳中和”战略目标具有重要意义。

分布式光伏发电特指采用光伏组件，将太阳能直接转换为电能的分布式发电系统。其发电和能源综合利用方式采用“自发自用、余电上网”模式，倡导就近发电，就近并网，就近转换，就近使用的原则，同时还有效解决了电力在升压及长途运输中的损耗问题。利用光伏组件的光电转换效应，把太阳光转换成直流电，通过光伏逆变器把直流电转换成普遍使用的交流电，通过控制设备供给就近的设备或电器使用，或者直接上传国家电网。

目前，分布式光伏应用于部分有代表性的公共建筑、民用建筑、工商业建筑及未来社区等，开展光伏建筑一体化应用试点或建筑外立面光伏发电工程改造试点。在分布式光伏现场踏勘和测绘收集情况，选择屋面条件比较好，项目厂址附近无高耸建筑物，同时未来3～5 年内无高耸建筑物规划，不会对光伏机组产生阴影遮挡，周边交通便利。

屋顶分布式光伏发电项目（简称“分布式光伏项目”）在场址选择后，可研阶段需要屋顶的平面图、女儿墙等立面信卢和屋顶障碍物情况，本文主要以测绘地理信卢专业技术与分布式光伏项目结合，通过无人机倾斜摄影获取原始数据，产生设计依据的建筑屋顶平面图、正射影像和三维模型等基础数据，解决基础测绘数据获取难的问题，杜绝了人工获取屋顶信卢的安全隐患。以地理信卢平台对分布式光伏进行运维管理，并利用无人机进行光伏巡检和维护，研究了测绘地理信卢专业技术在分布式光伏项目中的应用。

1 无人机测绘

近年来迅速发展的无人机航测技术，具有机动灵活、作业高效迅速、可高频监测关键区域及成本低廉等特点，在小区域地形图测绘领域具有明显的优势。在分布式光伏项目人工无法安全测量的区域，无人机航测可对绝大多数不利环境进行测绘作业，全方位获取测量区域地理信卢数据。目前的无人机航测设备均配备精度极高的高清影像设备，在测绘作业中能快速清晰地获取测量区域的地理信卢数据，获得的数字影像分辨率高，并且影像中包含了坐标信卢即地形测绘所需的重要信卢，为地形成图提供高精度的原始资料。同时无人机航测具备高协调性，可同时结合卫星遥感、航空测绘数据，及时与地面控制系统形成互动，及时修正有误差的影像及数据，极大地保证地形测绘数据的精度和质量[1]。

分布式光伏项目采用无人机低空航飞采集模式，其飞行的POS 数据直接通过网络RTK 来获取，内业定向成图等均能得到CGCS2000（2000 国家大地坐标系）坐标。飞行方案规划包括飞行系统的选择和航线规划方案设计，飞行方案的设计直接影响外业飞行效率和影像的质量，因此合理设计外业飞行方案至关重要。本次航飞采用大疆精灵Phantom 4，采用倾斜摄影的方式获取高重叠度影像数据，飞行模式采用环绕飞行，利用自动实景三维建模和三维模型立体量测技术，实现免外业调绘的高精度大比例尺地形图测绘。

1.1 飞行系统的选择

飞行系统的选择是根据航飞区域的范围和特点来选择，屋顶分布式光伏开发是将公共建筑物以栋为单位，测量面积较小，位置分布散乱且范围较广，因此轻小型旋翼无人机的飞行系统更有优势。

此系统具有以下特点：①环绕飞行具有免像控优势，省去刺点作业流程。②飞行系统硬件设备重量较小，便于携带；不受起降场地限制，灵活性高，模块化结构设计，飞机组装无需专门工具，可单人作业，携带方便。③飞行安全系数较高，更加适合屋顶分布式光伏摄影测量作业。④具有倾斜摄影模块，倾斜航空摄影测量可全方位获取建筑物纹理信卢，通过三维重建技术可精确还原建筑物现状。倾斜摄影的高冗余度的影像重叠，可极大提高影像匹配精度，不同于传统立体测图的倾斜三维测图，其所见即所得的采集方式可精确获取建筑物角点信卢，不受房檐遮挡影响，非常适用于房屋屋顶信卢获取。

1.2 航线设计

航线规划主要飞行模式采用环绕飞行，50 m 相对航高，50 m 半径环绕悬停拍摄，本项目飞行主要考虑飞行过程中的安全，保证与周围高层建筑的安全距离，考虑平台续航能力，合理布设飞行航线。

1.3 外业飞行

根据设计好的环绕飞行航线，进行无人机外业数据采集，因本次数据需要进行实景三维建模，需要保证屋顶和侧面纹理的完整性，在环绕飞行时需要注意航线圈之间的重叠度，对于部分场址，如工厂，面积较大的区域，可以采用平行航线进行数据采集，确保数据没有空洞和漏飞。

2 数据处理

2.1 实景三维

对采集的环绕数据进行预处理，利用专业倾斜影像处理软件，经过空三加密、三维建模等处理，得到项目范围内的实景三维模型[2]，其制作流程如图1 所示。

图1 实景三维模型数据制作技术路线

2.2 正射影像生产

在利用实景三维空三加密结果制作DOM（文档对象模型），经过影像镶嵌与匀色处理，再引入DEM（数字高程模型）来对影像数据进行数字微分纠正，因本项目都在城区，需要对房区DEM 进行编辑，尽量消除因地形地面构筑物产生的投影误差，最终生成分幅的DOM 成果。

2.3 数字线划图

模型数据采集，作者利用专业三维测图软件，在测量模块里加载本地倾斜模型，进行建筑物数据采集，在进行裸眼立体采集房子时，软件会自动生成辅助面，可以帮助作图人员选取更加贴合墙面的位置，使精度更高。待所有需要采集的数据都采集完以后，可以将数据输出相应的CAD 成果格式。外业应对屋顶边长及其他物体的长度进行测量，与内业所测平面图数据进行校核。

3 光伏设计

3.1 GIS 阴影分析

在分布式光伏项目设计之前，首先了解场址区域太阳能资源情况，并根据无人机测绘的实景三维模型，在GIS 专业软件中分析和模拟不同太阳高度角场址的阴影情况。分析场址周边的高层建筑，并根据高大植被对屋顶产生阴影的分析，排除场址区域中经过GIS 阴影分析后效果不佳的建筑。

3.2 光照分析

在经过大范围的GIS 光照阴影分析后，需要对场址建筑具体屋面进行光照分析，本项目屋面主要的障碍物类型有女儿墙、楼梯间及通风设备等。

光伏阵列必须考虑周围障碍物阴影遮挡问题，并通过计算确定阵列间的距离或光伏阵列与建筑物的距离，如图2 所示。根据GB 50797—2012《光伏发电站设计规范》要求的“光伏方阵各排、列的布置间距，无论是跟踪式还是固定式均应保证全年9：00～15：00（当地真太阳时）时段内四周均无阴影遮挡”，可由以下公式计算

图2 光照分析程序模型

式中：L为阵列斜面长度；D1为正南方向两排阵列之间距离；β 为阵列倾角；φ 为当地纬度。

本工程地处北半球太阳回归线外，太阳总是位于天顶南部，太阳光线照射到地面障碍物上后，将在障碍物北侧地面上形成阴影。

3.3 组件排布设计

分布式光伏发电项目，场址位于低纬度地区，太阳能资源较好，固定倾角支架安装方式可以降低建设成本与运维成本，提高屋顶利用率。通过GIS 光照分析的结果可知，本项目年水平面太阳总辐照量为资源丰富地区，全天阴影遮挡段比较少，而且遮挡范围小。

本项目光伏组件安装于学校屋面，除部分屋面为彩钢瓦外，其他屋面类型均为混凝土屋面，光伏阵列主要采用5°倾角顺屋面竖向2 排布置的方案，经计算，屋面前后阵列间距为5.3 m，光伏阵列东西向间距考虑人行通道按1 m 进行设计，部分组件排布设计示意图如图3 所示。

图3 组件排布设计示意图

4 光伏信息平台建设

4.1 建设思路

本项目以分布式光伏与地理信卢平台相结合，以三维地理信卢平台为承载，针对分布式光伏的特性建设光伏信卢化智慧管理平台。系统由三维可视化图、智慧化设计、光伏运营管理系统、智慧巡检系统组成和后台管理系统组成。

系统以无人机采集处理后的实景三维模型为数据底座，对应试点和模范工程场址进行精细化建模，并对光伏组件进行BIM 化建模，以新型地理实体为载体，融合了光伏行业信卢、互联网和物联网等先进技术，为分布式光伏系统打造保障业务流程可控、运营管理全方位的智慧三维可视化地理信卢平台。

4.2 平台架构

平台架构包括5 个层级，分别为支持层、传输层、数据层、应用层和表现层。为保证平台正常运行，还需要从管理、实施和技术等层面建立组织实施措施和保障。

1）支持层。支持层为整个系统平台提供基础支撑，保障平台上功能正常运行。本项目支持层主要包含硬件环境、存储资源、平台安全资源、3D 可视化引擎、GIS 系统、分布式存储、大数据、物联网和云计算等。

2）传输层。传输层主要是为整个平台提供网络资源，保障平台信卢正常传输通信。传输层主要包括运营商3G/4G/5G 通信网络、光纤网络和工程专网等。

3）数据层。数据层为整个系统平台提供数据支撑，按照项目成果数据库统一标准，规范格式，主要包含测绘成果数据库、光伏材料数据库、光伏设计库和发电信卢库等。

4）应用层。应用层是具体业务应用系统，主要包括数据可视化系统平台、智能光伏信卢平台和网格化联动指挥中心。

5）表现层。表现层主要是为整个系统提供的应用产品，主要有中心大屏可视化系统、APP 和微信小程序，方便用户使用和交互。

4.3 关键技术

4.3.1 时空数据库技术

时空数据库技术可以对分布式光伏项目全项目阶段的地理信卢数据与光伏设计施工等数据进行立体化统一管理，统筹开展分布式光伏数据库设计，统一数据库内容、模型和接口等标准规范，形成一体化存储管理。

本项目主要汇集分布式场址实景三维、遥感影像、地形数据、屋顶平面和正射影像等基础地理信卢数据库；分布式光伏项目设计数据、工程施工数据、光伏三维BIM 模型数据和光伏发电业务信卢等专题数据。具有大数据量、数据类型复杂和结构复杂等特点，对空间数据库处理分析能力、3D 可视化引擎渲染及海量数据库存储能力都要求高。对于大比例尺实景三维数据，平台采用文件数据库加密管理模式，预防数据泄密等风险。对于其他公开的遥感影像、地形数据等地理信卢采用分布式空间大数据存储，基于并行计算处理模型，实现对数据的有效管理。

4.3.2 多源数据融合

平台数据主要涉及分布式光伏项目从设计、施工到运营各个阶段的测绘地理信卢数据和光伏发电等业务专题数据，包括正射影像、地形图、屋顶平面图、遥感影像、实景三维数据和专题数据信卢，本项目主要使用地理信卢平台作为多源数据融合解决方案。

GIS 数据来源众多，采集方式各异，所采用的坐标系也存在一定差异，借助地理信卢平台强大的空间数据处理和转换能力，集成项目多源数据，通过GIS 集成转换为不同数据格式，通过“四参数”“七参数”使数据基础统一。本项目设计所用的CAD 图纸和CAD 光伏设计图纸均为二维平面图，而无人机实景三维模型属于三维立体空间数据，通过多源数据融合技术，可以将CAD 与三维模型精确匹配，可以在系统中浏览二、三维数据一体化，方便对比，判断周边环境，便于光伏设计方案的讨论和修改。

4.3.3 GIS+BIM 相关技术

BIM 已经成为各种行业解决实际问题的重要工具，其用于提供建筑物精细化模型。本项目融合BIM 和GIS技术，以三维地理新信卢系统作为基础平台，结合高分辨率影像地形、无人机实景三维模型及光伏板BIM 模型，可以综合反映光伏项目的完整信卢，将微观设计数据与宏观地理环境联系起来，为光伏信卢化提供支持。

本项目基于Cesium 搭建地理信卢平台，通过Cesium通过光伏场景管理、三维展示、空间分析和日照阴影分析等，实现GIS 与BIM 数据的融合，从而进一步促进分布式光伏项目的信卢化、数字化和可视化，助力光伏项目全生命周期管理。

4.3.4 无人机巡检

分布式光伏项目在进入运营阶段后，热斑是影响光伏板均衡输出电量的主要成因，进而降低光伏发电效率，导致输出减少。另外，各类物体、杂质和灰尘等会对少数发电组件产生遮挡，也会造成发电机组承受强度不同的阳光照射，会缩短光伏组件寿命，导致光伏发电成本增加。若未能对这类故障进行及时检查和排除，甚至会有局部高温、烧毁和炸裂的风险。如何筛选故障的点位和具体故障光伏板是运营阶段的难点，因分布式光伏的特性，人工巡检难度大，效率低。借助无人机巡检，搭载红外相机，规划飞行作业航线，设定巡检任务，能够提升巡检频率，快速识别热斑，精准定位光伏故障位置，能够便于维修和检查。

5 结束语

分布式光伏项目数字化管理系统利用无人机技术、互联网技术、时空大数据技术和GIS+BIM 等信卢化技术，将分布式光伏项目建设各个环节的成果资料进行统一的管理，实现三维GIS 平台可视化，并汇集各类成果和信卢进行综合分析，辅助光伏项目业务。本项目从光伏基础场址信卢采集、数据成果管理、光伏设计和运营维护的全局各个角度研究了测绘地理信卢相关专业技术的应用，为无人机及地理信卢平台服务于分布式光伏项目建设提供了实践参考意义。