論無人機技術在光伏面板巡檢中的應用

高紅旭 李陽 杜金昌

（中國電子科技集團公司第四十七研究所，陜西 西安 710000）

一、項目背景

在新能源光伏發電過程中，熱斑檢測是必不可少的工作內容，及時而又精確地進行熱斑檢測，對科學利用太陽能進行發電有重要意義。通常，光伏電站地處環境艱苦之地，如戈壁、沙漠和草原等，它是一個大規模的工程，占地廣、設備多，因此電池被阻礙遮擋照射的范圍和可能性也就相對更大。由于這些地區的云層較為稀薄，陽光照射力強，一旦產生熱斑故障，其電池之間的受光受熱差別較大，發電組件也相對會不穩定。同時，這些地區直接可見樹葉等遮擋物相對較少，反而多沙塵或是其他其空氣物質遮擋，肉眼難尋，只能通過掃描檢測。

傳統的熱斑檢測，主要是一個人力檢測工作過程，它通過人工或是升降機的支撐，將掃描儀高舉，然后再對熱斑進行逐一檢測和排查。人工排查檢測就是一項復雜的工程，它會耗費大量的人力時間，同時還不能保證安全，但是無人機紅外熱斑檢測技術的出現能解決這個問題。無人機紅外熱斑檢測，通過利用無人機承載紅外相機升至上空，并對熱斑進行遙感檢測和拍攝，最后提供準確的檢測數據與清晰的航拍圖像，能極大地幫助熱斑故障處理工作的進行，保證熱斑處理的精準性。同時，無人機紅外熱斑技術，在大范圍的檢測情況下，能直接在外圍進行檢測，不用斷電或是影響繼續發電等工作，其檢測速度快、操作方便、受外物障礙影響小，大大解決了人力檢測困難、耗費時間與不及時等問題，能在極大程度上提高工作效率并減少熱斑故障造成的損失[1]。

將無人機紅外熱斑檢測技術被使用于光伏電站的熱斑檢測工作中，它有著傳統熱斑檢測技術不可比擬的優勢。

（一）相比人工巡檢速度快，效率高。相比人工手持式紅外熱成像檢測度快，效率高（電站地形平坦，組件安裝離地較低情況下人工手持紅外熱成像儀測試1MW/2～3 小時；無人機測試1MW/7～8 鐘，無人機巡檢速度是人工的20～30 倍）

（二）無人機測試不受地形環境限制。對于農光、漁光互補和屋頂電站人工無測試較為困難，無人機測試可以避免人工測試攀爬高作業的風險。特別像水面電站等人工手持紅外熱成像儀無法測試。

二、系統組成

整個系統包含四大部分，分別為：巡檢無人機，差分GPS 地面站，數據處理器以及手持客戶終端。

（一）巡檢無人機：巡檢無人機是數據獲取的入口，在光伏面板上方按照指定線路飛行以獲取圖像以及定位信息。

（二）差分GPS 地面站：當GPS 導航信號可用時，差分GPS 地面站為無人機提供厘米級定位服務，當GPS 導航信號精度降低到一定門限值時，將通過與機載傳感器數據融合的方式完成無人機高精度定位。

（三）數據處理器：數據處理器通過導入無人機巡檢數據，完成電站全景建圖、光伏面板識別跟蹤、損毀面板定位以及巡檢報告生成等核心內容，后期將會在機載終端完成上述內容。

（四）手持客戶終端：手持客戶終端將導入數據處理器處理完成結果，實時引導工作人員至損壞光伏面板處并發出聲音告警。

三、工作流程

無人機主要工作在光伏電站，能夠按照預設路線進行自動巡檢。自動記錄紅外視頻、位置和設備等數據，并將數據上傳至圖像數據處理器，經過對檢測數據進行分析，給出分析結果，并將結果傳輸至手持終端。巡檢人員可使用手持終端查看巡檢結果及詳細信息，并通過導航迅速找到損壞點，節省巡檢時間[2]。

圖像數據處理器能夠對巡檢數據進行管理、存儲、查閱。系統能夠對人員賬戶登記進行級別設定，保證信息安全。

（一）智能巡檢無人機的主要工作流程：

1.現場人員針對光伏子陣進行區域劃分，將每個區域的邊界標記清晰；

2.現場人員在地圖上選取合理的飛行目標點，編輯整合完整的飛行航路、起始點和終止點；

3.檢測無人機完好性，并對無人機進行校準后在控制終端上點擊起飛按鍵；

4.開啟機載傳感器，包括紅外檢測設備、高精度定位設備、無線通信設備、高度檢測設備等；

5.啟動無人機路徑規劃模塊，按照預設路徑點進行巡檢，再無人機到達終止點后自動降落完成本次飛行任務；

6.按照時間戳存儲光伏面板定位結果，將探測到的每個光伏板的經緯度坐標存儲到無人機系統上；

7.按照時間戳存儲紅外探測圖片，將不同角度拍攝的光伏板圖片按照邏輯編號存儲到無人機系統上；

（二）圖像數據處理器的主要工作流程：

1.按照時間戳對圖像和定位數據進行排序，通過線性擬合將每張圖片和定位數據一一對應；

2.將圖片內光伏面板進行分割，通過機器學習和圖形圖像處理相結合的方式將圖片中每個光伏面板數據分割出來；

3.根據分割結果對所有光伏面板進行編號，按照行號列號的模式進行編號；

4.將一個光伏子陣的所有光伏板按照行號列號進行排序，進行圖像拼接后生成邏輯拓撲圖；

5.對每塊光伏面板進行機器學習，識別損壞的光伏板，并將損壞部位在圖片內圈出，記錄光伏板的位置；

6.針對分析結果，生成巡檢報告，記錄損壞率、損壞位置、損壞圖片，并提供手動操作接口；

（三）手持引導終端的主要工作流程：

1.導入電站數據地圖，將圖像數據處理器的結果文件進行導入，可在手持終端進行可視化操作；

2.在動態地圖中標注出所有損壞光伏面板的位置及邏輯編號；

3.生成最短引導路徑，根據手持終端的定位數據，引導用戶到達指定區域；

4.引導工作人員并發出聲音告警，可根據語音的模式進行導航，并在到達指定地點后進行聲音提示；

四、系統特點

（一）適應多種電站類型的巡檢

集中式光伏電站布設環境類型多樣，包括平地、丘陵、水面（含漂浮式）、農光互補、牧光互補等；光伏面板組串支架高度、排列方式、間距、仰角、高差、地面附著物、漂流速度（水面漂浮式電站）各不相同；為實現最佳的光伏巡檢效果，對無人機拍攝方式及數據處理算法都提出了很高的要求。

本系統采用適應各種形式的光伏電站布設環境及光伏面板架設方式的最優巡檢技術方案：采用高精度RTK+GPS測量設備，進行無人機航線的厘米級精度規劃，保證無人機精準飛行，以實現對巡檢區域的安全、高效和全覆蓋觀測；根據光伏面板地面起伏情況，精確設定無人機作業飛行高度，保證無人機始終和光伏面板相對高度不變，以實現觀測的影像分辨率一致；根據光伏面板架設角度，精確設定觀測設備的角度，保證觀測設備始終垂直觀測光伏面板，以獲得光伏面板最大的識別效率；針對性的處理不同巡檢場景，采用不同類型圖像智能處理識別算法，保證圖像處理結果的正確性，以獲得準確、實用的光伏面板故障診斷報告。航線規劃還綜合滿足了邊界巡邏、輸電線路巡檢等需求。

該方案具有作業效率高、故障識別準確度高、巡檢過程可重復性、一致性強等特點，可應用于各種不同類型的光伏電站巡檢業務。

（二）基于深度神經網絡的圖像分割及目標識別技術

無人機在飛行過程中使用紅外相機對光伏面板進行拍巡檢取樣，由于光伏面板具有高度相似性，因此在高速狀態下如何對不同光伏面板進行區分和檢測尤為重要。

為確保對每塊光伏面板進行精確劃分和高效檢測，本項目首先采用多通道濾波等圖像處理方法，結合無人機飛行速度與位置，對光伏面板進行精確劃分，即對無人機巡檢到的所有光伏板進行一一編號并對單塊面板進行分割，然后將編號后的單塊面板紅熱圖像傳輸至后端處理器，通過深度神經網絡圖像識別模塊對每塊光伏面板是否損毀進行檢測。檢測完成后，后端處理器將檢測異常光伏面板的編號返回至客戶手持終端，結合無人機飛行定位結果，即可引導維修人員前往異常處進行進一步檢測維修。

（三）光伏電站全景地圖構建技術（slam）

在光伏巡檢及運維過程中，運維人員往往需要光伏站整體地圖信息作為參考，對異常光伏面板方位及其他可能影響光伏站運行因素進行判斷，因此在巡檢完成后，對所巡檢區域進行地圖構建也尤為重要[3]。

為實現地圖構建技術，首先通過對視頻流數據進行幀抽取，將抽取幀的與高精度定位結果的時間序列進行對齊，獲取了每一幀圖像的精確位置后，通過提取相鄰兩幀圖像的特征點，采用特征匹配與相對位置關系相結合的方式對圖像進行拼接與融合處理，最終獲取巡檢范圍內的光伏站地圖。

五、結論

基于無人機的自動化智能光伏巡檢系統，采用了無人機多傳感器融合定位、熱紅外圖像處理、圖像分析定位、視覺/慣導SLAM 避障、卷積神經網絡故障診斷等先進技術，在實踐中切實解決了用戶的難點與痛點，極大提升了用戶的巡檢效率，有效保障了光伏電站的正常運行，得到了用戶的廣泛肯定。