1. 背景介绍
随着国家“双碳”能源战略发展,为顺应能源数字化转型,建设更加智慧、绿色、安全、高效的能源智能运检体系,光伏电站的建设规模越来越大,光伏电站的运维挑战日益突出。光伏组件维护是运维中的重中之重,光伏组件的污渍、遮挡、热斑等高频问题是导致电站设备故障的主要原因,若能及时发现这些问题并处理,电站的总体发电效率将大幅提升。现有的光伏组件的运维方式是:

光伏组件后置监控器、人工手持热像仪穿梭检查面板并记录热斑位置。

目前光伏巡检出现的问题和难点是:

人工巡检的困难:

人工检查效率低;

数据采集不规范,质量参差不齐;

后置监控不全面,无法定位到具体面板;

作业环境恶劣,专业的现场巡检人员招募困难,服务成本高。

集中式光伏电站常建设在地势开阔,光照充足的地区,利用这些地区相对稳定和丰富的太阳能资源建设大型集中式光伏电站,比如高原荒漠,废弃山地以及部分海边滩涂等,通过接入高压输电系统供给远距离负荷。然而这些地方往往地处偏远,环境恶劣,人力运维检修成本极高。

为保证不同环境下光伏电厂设备日常维护、检修工作的顺利进行,使用无人机代替人工完成设备巡检工作应运而生,国内外已有智能巡检机器人和巡检无人机产品,应用于光伏发电站。针对光伏电站巡检与缺陷诊断受制于复杂地形的问题,应用旋翼无人机和激光雷达高精度定位技术和相配合的光伏电站智能巡检与缺陷诊断策略已成为当前较为有效的解决方案。使用无人机巡检,1个人操作,自动化采集组件热红外图像和可见光图像,无需人工检测,对获取的海量数据自动分析判断故障,自动形成专业分析报告,人员经验依赖性弱,设备故障发现效率高,提升光伏发电厂效益。

 

2. 解决方案介绍
2.1.  技术路线 

通过采用激光雷达技术,采集立体三维点云数据,获取光伏电厂三维空间结构,构建立体巡检体系,获取高精导航数据,实现基于高精度三维地图的准确、主动路线规划。利用多种长航时多旋翼无人机(纯电动模式和油电混合模式)、高清吊舱、基于激光点云精细化巡检航线自动规划技术和可应用于多平台的无人机智能飞行终端,依托卫星导航长航时多旋翼无人机搭载高清双光吊舱同时拍摄光伏面板等发电设备细节照片,全方位开展光伏电厂自主巡检,达到高质量巡检目的。

基于激光雷达点云精确定位,结合不同作业区域、不同户外条件、不同巡检模式,科学规划巡视路径、拍摄位置、角度和安全点,进而控制无人机飞行及数据采集,实现无人机自主控制飞行、任务载荷自主采集、图像自主命名归档、图像智能分析查看和巡检状态远程监控,从而做到巡检手段智能化、巡检标准规范化、业务管理闭环化,进一步提高光伏电厂的运维水平。

2.2.  激光点云数据采集
采用数字绿土无人机激光雷达扫描系统LiAir 系列对光伏电站、附近输电线路、升压器等设备进行激光点云采集,通过LiAcquire解算软件解算航迹和点云,得到高精度三维点云模型。

2.3.  组串、组件分割识别
根据光伏厂区各类设备及编号,通过AI图像识别对光伏面板图像并实现分区分块及对应命名,依靠无人机航线轨迹和图像内容实现高精度定位,依次归类至光伏厂区各类设备及编号,飞行数据统一自动命名并存储,实现图片自动重命名。

2.4.  无人机巡检航线规划
以高精度激光点云数据作为基础三维地图,为拍照点的生成、拍照参数的设置提供基础,无人机巡检光伏面板飞行高度和摄像头视角参数,考虑太阳电池板的成像分辨率和电池板的视场覆盖面积,提高巡检工作的效率和质量。

2.5.  无人机智能飞行终端自主飞行
适配长航时多旋翼无人机和轻便型多旋翼无人机,不同机型,同平台操作,能够一键起飞、巡检飞行、降落,无需人工操作,方便客户使用。实现无人机超视距自主飞行,实现云端任务同步与管理,航线下载执行,具备自检、自主飞行、自动躲避障碍物、自行返航、断点续航、定点悬停、航迹规划、遥控与通信等功能。

2.6.  图像自主命名归档模块
依靠提取无人机拍摄图像的精确位置点,依次归类至光伏厂区各类设备及编号,飞行数据统一自动命名并存储,实现图片自动重命名,提高内业数据处理效率。

2.7.  巡检图像智能识别分析
将巡检获取的全部照片导入智能识别软件,进行缺陷图像人工智能识别,并生成报告,报告包含有:飞行数据统计记录,缺陷对应的红外图像、可见光图像,缺陷对应的经纬度、逻辑位置编号,以及缺陷故障类型。组串识别率100%,正常组件、热斑故障、遮挡和二极管识别率高于95%。

3. 产品特点
高精度激光点云——厘米级高精度点云建模及航线规划,构建立体巡检体系,实现光伏厂区、升压站、输电线和附属设施一体化巡检;多源数据融合——激光点云、倾斜模型、可见光数据、红外数据等融合分析;

无人机全自主智能巡检技术——自主飞行、一键起飞、自动躲避障碍物、自主拍照、自行返航、断点续航、定点悬停、实时视频、远程定位、遥控与通信等功能;

巡检的全流程监控——巡检计划制定、无人机状态实时感知、巡检视频及图像回传;

缺陷智能识别及闭环处理跟踪——AI算法智能识别光伏面板组串、输电线杆塔与升压站等部件缺陷,并对缺陷处理流程闭环跟踪。

数字绿土联合浙江大学科研团队推出的无人机光伏巡检解决方案充分考虑了光伏电站巡检与缺陷诊断受制于复杂地形的痛点问题,可有效帮助客户提高光伏电站巡检效率,降低人力运维检修成本,提升光伏发电厂效益。目前,数字绿土已经为电力、测绘、农林、矿山等行业客户提供三维激光雷达系统解决方案,解决自动化程度低、数据客观性差等问题。未来,数字绿土将在光伏巡检等新技术领域持续加大研发投入,全面提升激光雷达系统产品及服务能力,保障能源智能运检技术健康发展。

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