【干货】还只用无人机查热斑?别暴殄天物了!

【干货】还只用无人机查热斑?别暴殄天物了!

【干货】还只用无人机查热斑?别暴殄天物了!

光伏电站可以分为大型电站和屋顶式分布电站,大型电站大多在沙漠、戈壁、草原等环境恶劣的地方,而且其占地面积极广,设备数量极多,屋顶式分布电站具有高度高、检测人员无法方便工作的缺点。光伏发电站如果依靠传统的方法进行运维,则会给企业造成极大的成本浪费。其中热斑是一个主要的问题,当电站某块组件出现电池片破损、隐裂等情况或部分发电组件被云、树叶鸟粪等物体遮挡导致接收到的辐照强度不一致时或连接故障不良会导致局部过热的情况。在检测热斑的时候大多数采用的是人工手持红外热像仪或者是人工手持红外热像仪借助升降台去检测,这两种检测方式对两种类型的光伏电站不太适用,人力、物力以及时间等方面消耗特别大,而且在检测高压设备和高压架空线路时的危险程度太高。

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图1 无人机在巡检

近几年,无人机设备普及问世,可以轻松自如的完成光伏电站的运维巡检工作, 代替了人工危险的高空作业和超大量的工作。通常搭载的设备包括可见光相机与热红外传感器,可以采集可见光图像和红外图像,后期通过先进机器学习和深度学习算法,实现计算机视觉技术。运用计算机视觉技术,自动识别图像特征,分析缺陷,如识别光伏电池板内部及外部的故障,如热斑、破裂、灰尘等,形成巡检报告,帮助运营人员快速排除故障。因此,通过无人机红外巡检不仅可以减轻运维人员的工作量,避免人为误差,还可以更加高效快捷,节约成本。

基于无人机拍摄的高清图像和红外图像,以及后期图片分析结果,下文对常见的异常进行了分类。

1 组件电池缺陷

组件异常在所有异常中是比较普遍的,特别是电池单点热斑、多点热斑,以及旁路二极管导通。尽管电池片热斑尚不足被人重视,但是如果电池缺陷的数量越多,对系统的发电性能影响就越大,如果不处理,后期可能会发展成更严重的问题。如图2所示,左1为电池单点热斑,左中为多点热斑,左3疑似PID问题。

 

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图2

如图3所示,分别为电池发热异常、单个及双个旁路二极管导通异常。

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图3

2、杂草等阴影遮挡

通过无人机监测,组件、组串、阵列的阴影遮挡是易识别的,遮挡的原因可能是草木、邻近建筑物、前后排阵列;尽管大部分的遮挡不需要从技术上解决,但是草木遮挡如果不及时去清理,对发电量影响较大。通过定期红外成像和高分辨率无人机可见光照片,可以帮助运维团队更有效地制定除草计划。

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图4 杂草遮挡

3、碎裂&灰尘&鸟粪

碎裂和灰尘遮蔽可以通过无人机数据收集期间拍摄的可见光图像识别,这些异常大多与模组件安装、维护、恶劣天气导致玻璃破碎。灰尘、鸟粪和其他碎屑污染也会严重影响光伏组件的效率。

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图5 玻璃碎裂和灰尘、鸟粪

4、组串问题

组串问题除了组件热斑,还主要表现为组件脱网、组件未接入、组串极性相反(正负极接反)。如图6所示。

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图6

5、跟踪系统角度偏差

跟踪系统的方阵角度偏差也是比较普遍的,如图7所示为平单轴跟踪系统,通过无人机巡检可快速识别到有明显异常的方阵,其跟踪角度偏离正常倾角。

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图7

6、恶劣天气影响-冰雹、洪水和飓风对组件的伤害

使用高清度可见光相机,可清晰识别出组件因外界恶劣天气因素导致的异常,如冰雹、洪水、飓风等对组件造成的伤害,以及外界比较明显的组件表面污染。

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图8 (冰雹破坏、污染)

光伏电站要求的生命周期为25年及以上,能及时有效地排除故障是提高电站收益的重要因素。与传统光伏电站人为巡检工作相比,使用无人机搭载可见光相机、热红外传感器或EL检测设备,采集光伏组件的可见光、热红外图像,可实现无人机智能化巡检,大大提高光伏电站的巡检效率和安全性。

在光伏电站应用中,使用无人机实现高效,对无人机本身的性能以及巡检作业,到底有哪些要求呢?请各位继续关注后期相关内容。

【参考资料】

https://www.raptormaps.com 

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原文始发于微信公众号(坎德拉学院):【干货】还只用无人机查热斑?别暴殄天物了!

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