米乐M6·无人机光伏巡检系统:智能缺陷识别故障定位
发布时间:2024-03-21 22:30:11双光融合识别模型,同步解译双光信息综合判断,准确识别组串数量和缺陷,定位精确精准分级,可实现故障自动划分危险级别。故障消缺APP,实现一线班组执行消缺任务“最后一公里”导航的需求,可根据下发的位置精准导航到故障所在组串,滤除无用信息,展示效果直观不繁杂,巡检完成后可自动生成消缺报告。
平台根据不同的用户类型进行分级鉴权,并提供完整的操作日志,所有操作流程一目了然,便于清晰划分责任。
电站综合信息展示平台是电站整体状态展示平台,该平台以数字化地图服务为基础,展示了的实时状态,包括天气,机场状态无人机状态,故障展示,运维人员状态,故障历史数据统计等功能。
对电站进行数字化存储,主要内容包括电站高精度底图测绘,电站组串识别与数字化存储,电气设备数字化存储。电站高精度底图测绘是平台的基础,无人机通过倾斜摄影对电站进行完整的测绘,然后通过大疆智图等工具生成二维电站底图和电站
三维点云数据,并将结果存储在服务器中。电站组串识别根据算法对光伏电站高精底图中的组串进行识别以便获知组串的具体位置、排布方式、数量,以便生成无人机智能航线任务及确定具体故障位置,识别精度可达95%。
自动航线可以根据组串的排布自动生成规则的巡检航线,适用于大规模的光伏组串定期巡检。该航线首先由用户辅助绘制巡检区域,然后通过电站的光伏组串信息自动生成匹配组串的巡检航线。手动航线可以通过手动打点的方式对特定为进行点对点巡检。巡检任务可以根据需要选择不同航线。该航线主要用来进行一些日常的巡检,降低了人工操控无人机的复杂度,提高了巡检的安全性。
三维仿地航线主要针对电站中存在地势起伏的区域,通过综合电站的高程信息,对电站进行仿地调整,实现无人机仿地飞行,使得采集的数据标准化程度高,提高算法识别的准确度。
分别支持下载KML格式和JSON格式的航线文件,其中KML文件格式满足标准格式,支持大疆DJ1 PLOT等航线格式。同时服务内置了格式转换系统,可以将标准格式的KML格式航线导入系统中。
组件热斑故障主要表现为光伏组件中出现不规则形状的亮斑其中大部分呈点状,面板碎裂或面板质量问题也会导致热斑故障,这些原因导致的亮斑相较周围亮度更亮。
组串整体不发电问题或电池片、组件、组串可能存在零件缺失的其他问题。面板整体发亮在热红外图中主要表现为一块或多块光伏组件整体亮度高于其他组件。
因组件异常运行形成热斑。与上面两种故障不同,这种故障主要与由光伏组件本身有关,可能是光伏组件内部电池板故障或者是二极管故障或处于旁路状态导致的故障;另外,接线盒虚焊也会导致这种情况发生。条状热斑故障主要表现为规则的条形。
无人机可以从高空快速、方便地观测支架破裂、模块弯曲、组件破裂等结构故障,并可以快速拍摄照片以便进一步诊断。
根据任务自动匹配机场中存储的图像文件,任务支持一键导入自动识别,该过程无需人工干预即可自动完成,运维人员不需要多余的工作压力。
基于红外热成像图片的缺陷智能算法,系统自动识别图片中的缺陷,并可对其进行种类分类,可直接点击缺陷识别框对智能识别结果进行人工审核,查漏补缺。
根据调用的图像故障位置信息进行坐标投影转换,把图像像素坐标转换成空间经纬度信息,计算故障在空间坐标的位置,在对应正射影像文件显示故障的位置,并在地图上做标记。内置了WGS84到GCJ02的内部航线坐标转换系统,并且配合图像中的缺陷像素信息,航线飞行高度,对缺陷进行精确定位,同时配合高精度地图服务中的组串信息,使用组串匹配的方式对故障进行组串级定位,并且实现了缺陷和光伏组串的联动。支持手动对缺陷位置进行调整。
自动定位智能识别的缺陷点,可以其展示在三维地图上,用户通过三维视角,可更清晰的了解缺陷分布状况及其空间关系。
检修报告完成检修后,在可视化平台中,自动生成检修报告单,报告单中包含了所有已完成检修的故障组串和检修信息(检修状态,组由申压和检修备注等),方便电站进行巡检存档。