光伏电站智能运维无人机技术研究

光伏电站智能运维无人机技术研究

杨柳江 王培仲

中广核新能源内蒙古分公司卓越光伏电站  内蒙古自治区鄂尔多斯市  017000

摘要：我国已成为全球光伏发电装机容量最大的国家，面对如此庞大的市场规模，如何通过运营维护来提高光伏电站的发电效率、降低运维成本，保障光伏电站收益的最大化，越来越受到电站业主和投资者的关注。由于光伏电站选址多在沙地、山坡等偏僻区域且规模较大，常规的人工巡检方式已无法满足电站运维智能高效的要求。

关键词：光伏电站；智能运维；无人机技术

引言

近几年，随着光伏产业的不断发展，光伏发电并网给光伏电站的运营维护带来了巨大压力。由于光伏发电设备属于分散式发电设备，具有设备数量多、占地面积大的特点，且大部分光伏电站地处荒漠、山地、水上及采矿沉降区等复杂环境中，因此光伏电站的运营维护较为复杂和困难。而光伏组件作为光伏电站中重要的发电设备，占地面积广，所以其日常巡视检查及定期的红外热成像检测工作占据了光伏电站大部分的运营维护时间，给维护人员造成了较大的工作负担。因此，亟需寻找可提高光伏电站维护人员工作效率、减轻其工作压力的光伏组件维护方式。

1无人机相关概述

无人控制飞行器，又被人们称作无人机。无人机在未来，它是可以担任维护大型光伏电站的重要任务，而且使用无人机进行工作的成本比直升机或者开车的成本低很多。随着我国光伏的应用逐渐成熟，我国的光伏产业将会随即出现“存量”的现象，这一现象的出现就在另一个程度上意味着会需要更多的时间在运行和维护上。这样看来，无人机在光伏领域已经达到了爆发性的作用。以光伏电站为例，光伏电站传统的维护方式主要以人力为主，辅以监控系统。虽然可以在后台监控系统中实现对主要发电参数和气象数据的监控，但主要的现场巡查还是以人力为主。并且由于光伏电站设备多，分布广，为防范环境因素和设备故障导致的事故，日常性巡检是光伏电站运维管理中重要的环节，也是运维管理活动中最耗时耗力的工作。因此，当前应用在光伏电站的无人机多集中在电站运维方面。无人机立体化、高程作业的方式有效地适应了光伏电站分布广、应用类型多样的特点，在一定程度上节省了人力，提高了运维效率。想像一下，公用事业级规模的集中式光伏电站，占地上百亩，组件成千上万块。一群个头小巧的飞行机器人不停地上下飞舞，就像花丛中的小蜜蜂。它们并不是采蜜，而是采集数据。它们检查某块电池板上有多少灰尘，或是发现那些由于草木茂盛而可能产生阴影遮挡的区域，或是控制室发现了一些难以解释的异常，于是它们倾巢而出，四处调查原因。

2光伏电站智能运维无人机技术
2.1自动作业路径规划

对于选定的巡检区域，运维系统应能根据设定参数自动规划出无人机巡检飞行路线，指挥无人机按规划自动起降和飞行，实现“一键巡检”的简易操作功能。这可借助于MissionPlanner地面站软件的“飞行计划”功能来实现：绘制多边形，将作业区域用多边形框选出来，通过“自动航点/区域”创建测绘任务，设置任务高度、路径间隔、航点间隔、起始为Home点以及每个航点的动作等，即可自动规划飞行路径并生成飞行任务。将任务上传至飞控，在无人机起飞时设置为自动操控模式，即可自动开始巡检作业，完成后返回降落。若区域内有障碍物，也可通过多边形将障碍物框出，规划路径将避开障碍物区域。

2.2全景图像生成

全景图像生成是应用3D重建技术对航拍的图像进行拼接处理，生成所扫描区域的三维全景图像。主要的流程为特征提取与匹配->图像配准->图像拷贝->图像融合->拼接图像导出。第一步就是特征点提取。现在CV领域有很多特征点的定义，比如SIFT、SURF、Harris角点、ORB都是很有名的特征因子。但SIFT计算量很大，它的改进方法SURF在速度方面有了明显的提高，因此本文采用SURF进行图像的特征提取。在特征点被检测出来之后，需要以某种方式将它们关联起来。本文采用RANSAC（RandomSampleConsensus）算法来估算单应矩阵，通过调用findHomography函数并在参数中选泽CV_RANSAC来实现图像的可靠配准。第三步是图像拷贝，就是将图像直接拷贝到配准图上。最后一步是将所有输入图像变形并融合到一个符合的输出图像中。首先计算每个输入图像的变形图像坐标范围，得到输出图像大小，之后使用反向变形，将每个输入图像的像素映射到参考图像定义的平面上，最后在重叠区域融合像素颜色，以避免接缝。最简单的方法是使用羽化（Feathering），即将图像的重叠区域的像素值按一定的权值相加合成新的图像。应用基于OpenCV开发的图像拼接程序对飞行过程中拍摄的照片进行离线拼接处理，生成的全景图像如图1所示。图像的中心区域拼接效果良好，建筑物轮廓特征匹配正确且融合自然。但边缘的拼接出现扭曲，这一方面是因为边缘的照片数量少，部分特征无法匹配，另一方面也可在拼接融合算法方面进一步改进。利用OpenCV开发的全景图像合成软件效果良好，中心区域的图像拼接融合效果满足大场景图像效果要求，边缘区域也可通过减少图像拍摄间隔、适当扩大边缘巡检区域、进一步优化拼接融合算法等进行改善。再进一步采用红外、可见光双光摄像头，即可实现对光伏电站的热斑检测、积尘检测等智能运维功能。可以肯定，智能运维无人机技术必将在光伏电站得到广泛应用，成为光伏电站智能运维的有力助手。

3无人机在光伏电站的应用前景

近年来，随着无人机技术的迅猛发展，无人机在全球消费领域掀起了应用热潮。一些体积精小、操控简单的消费级无人机产品在我们的生活中随处可见，似乎是给无人机贴上了生活“必备品”的标签，让很多消费者认为无人机更多的是休闲把玩的“玩具”，而忽略了其强大的工业属性。其实，根据光伏行业的背景和技术特点，无人机完全可以凭借自身技术特点，深度融入光伏行业，贴合光伏发展路线，解决光伏电站面临的行业性难题，实现光伏行业与无人机行业的协同发展。从光伏电站体量来看，在可预见的未来，光伏市场将继续释放巨大的机遇，催发行业的外生动力。结合光伏电站的生命阶段，无人机还可以发挥出更多的效应。一般认为光伏电站的生命期至少为25年，按照其主要的历程可以分为设计阶段、建设阶段和运维阶段。以一个20MW规模的地面电站为例，一般其设计阶段和建设阶段需要6个月左右，运维阶段基本覆盖整个生命周期。

结语

总而言之，在光伏电站发展过程中，无人机的科学应用具有极其重要的价值，能够对电站具体情况进行科学有效的巡检，确保相关工作人员能够及时明确电站运行具体情况，进而确保能够更为高效的进行线路维护，对其进一步发展进行更高程度的保障，确保企业建设具有更高的社会效益和经济效益，推进我国现代电力行业的进一步发展，使其更高程度的满足现代社会经济建设对电力行业提出的最新要求，进而为国家经济水平的有效提升奠定坚实的基础，使其在未来国际竞争中占据更高优势。

参考文献：

[1]姚博誉，路平，杨森，等.四旋翼飞行器飞行控制技术综述[J].航空兵器，2020，27（1）：9-16.

[2]李腾.四旋翼无人机控制算法的研究与设计[D].北京：北京理工大学，2016.