無人機巡檢系統光伏電站故障智能診斷技術

目前無人機故障智能診斷主要依靠軟件了實現，基于視覺算法對無人機完成拍攝后的圖像進行分析識別，及時發現所分布各處光伏組件存在的缺陷問題、鎖定具體故障位置，隨后自動生成診斷報告、向光伏電站運維工作人員進行提交，同時為后續檢修工作提供信息支持。而無人機巡檢系統故障診斷技術主要由以下幾項功能組成。

1、目前在大多光伏電站無人機巡檢系統運行過程中，受到紅外熱像儀與可視相機分辨率、飛行參數設置、飛行環境等因素影響，所拍攝圖像的成像質量仍存在一定提升空間，且很難做到對拍攝實物全部信息的真實還原。如若直接對所拍攝圖像進行識別，將出現識別誤差，且不易定位故障。

因此，首先應開展圖像預處理作業，對所拍攝圖像中的各項圖像特征進行提取、抑制變形量、有效改善圖像數據。可采用灰度變換、圖像濃度擴張、圖像平滑等多種預處理技術。

2、圖像識別

以某光伏電站無人機巡檢系統為例，圖像識別功能的具體工作步驟如下：

A、圖像拼接。對多張所拍攝紅外圖像信息加以有效拼接，從而實現對光伏組件區域全貌的整體還原。

B、光伏組件區域檢測。系統將自動對所拍攝圖像開展降噪處理，并對圖像邊緣進行保留，隨后使用特定算法，對光伏組件有效區域進行鎖定、提取。

C、溫度識別。在已鎖定有效光伏組件區域基礎上，采取灰度拉伸方法，對圖像對比度進行增加，再將圖像灰度值計算轉換為溫度值，識別各處光伏組件的最高溫度。

D、溫度值對比。系統自動對所制定組件溫度閾值與實際測量溫度進行對比分析，如若二者溫差值在合理區間范圍以內，將對該區域光伏組件標記“0”，以顯示電池片正常。而在溫差過大、測量溫度大于閥值時，將對該區域光伏組件標記“1”。表明電池片出現故障。

E、生成故障報表，系統將分別生成標記不同信號的故障報表，以及紅外圖像所對應的整幅圖像報表，向運維人員提供信息支持。

3、故障定位

無人機巡檢系統對拍攝圖像做了預處理及圖像識別后，通過故障點導航、手機端導航、故障組件編碼，運維人員可輕松精確找到故障診斷報告中對應故障組件的位置，為后續故障排查、光伏組件檢修工作的開展提供有力的信息支持。

無人機巡檢系統光伏電站故障智能診斷技術在光伏電站應用過程中發揮出顯著作用，有效解決了傳統光伏電站巡檢工作中長期存在的各項 工作難題，快速、精確發現各處故障點，幫助運維人員全面掌握各處光伏組件的實時運行狀況，為光伏電站的運行效率、發電質量與光伏組件檢修水平提供全面保障。

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審核編輯 黃宇