光伏組件熱斑檢測系統

宋卿堯

（深能北方(通遼)能源開發有限公司，內蒙古通遼，028000）

1 光伏熱斑研究現狀

當前在太陽能利用中經常會遇到光伏熱斑的困擾，目前關于光伏熱斑的研究與探討也取得了一定進展，光伏熱斑的成因已經探明，其是光伏組件在全光照的條件下因組件遮擋導致局部溫度升高從而演變為光伏熱斑的現象。光伏熱斑危害性較大，不僅干擾光伏陣列運行，也威脅光伏電站的運行。光伏熱斑的成因較多，其一，光伏組件因為遮擋出現組件功率匹配失衡的問題，引發熱斑。其二，光伏組件搬運組裝的過程中因疏忽引發組件斷裂，影響組件功能的正常發揮，產生熱斑。其三，在惡劣的天氣環境下組件內部發生阻抗失衡引發光伏熱斑。針對第一種情況引發的光伏熱斑是可以提前預測與防范的，目前常用的光伏熱斑診斷方法為紅外檢測和電氣量法，紅外檢測原理是根據不同狀態下光伏組件的溫度差異進行熱斑檢測，并配合紅外識別、圖形處理達到故障定位的目的。其也支持熱斑檢測報告的自動生成，是光伏電站運維人員運維管理的主要參考，但其也有應用局限，往往需要較高的圖片分辨率，且容易受環境因素干擾，對應的技術要求也較高。但從應用效果看，紅外檢測效果要優于電氣量法。目前主推的是基于無人機的光伏電站熱斑檢測系統，其能提高數據采集與熱斑檢測效率，能實現熱斑檢測的自動化，對應較高的檢測準確率。支持后臺生成熱斑檢測報告，為光伏電站維護人員提供智能決策支持。

2 光伏熱斑的紅外溫度特性及成像特性

■2.1 光伏熱斑的紅外溫度特性

熱斑是因為被遮擋光伏組件局部區域發熱所造成的，它對應的紅外溫度特性體現在兩個方面。一方面，熱斑的最高溫度明顯高于光伏組件平均溫度，這是由熱斑的產生機理所決定的。借助紅外圖像可以準確觀察到熱斑。另一方面，熱斑的最高溫度與熱斑平均溫度差差異大，且即使是在同一個熱斑范圍內中心點的溫度要高于周邊溫度，此外背景最高溫度與平均溫度差值會小于熱斑最高溫度與熱斑平均溫度差值，我們可以據此規避錯誤地將背景區域作為高溫斑塊的風險，使得熱斑檢測更準確。

■2.2 光伏熱斑紅外成像特性

光伏陣列區域中熱斑紅外輻射能力強且溫度高，其紅外成像特征體現在四個方面。其一，熱斑的面積較小，熱斑是光伏組件局部發熱形成的，因此其面積通常較小。基于其面積較小的屬性可以區分熱斑與地面背景區域的局部高溫塊。其二，熱斑灰度值偏高。熱斑的溫度明顯高于光伏陣列內其他部分溫度，對應到紅外灰度圖像中熱斑灰度值也高于光伏陣列中其他區域灰度值。其三，熱斑邊緣明顯。熱斑的邊緣溫度是明顯高于光伏陣列區域的溫度的，因此熱斑邊緣的灰度值要高于光伏陣列區域的灰度值，使得熱斑邊緣十分明顯。其四，熱斑多分布于光伏組件邊緣位置。目前光伏電站多建立在郊區、荒漠等地區，多用傾斜安裝的方式安裝光伏陣列，長期運行下沙土、固體物在光伏組件的下邊緣處堆積，因此使得熱斑多分布在光伏組件邊緣位置。

3 熱斑檢測系統模塊介紹

熱斑檢測系統主要有機載部分和地面站兩大部分，其中機載部分的構成是飛行控制模塊、溫度采集模塊、GPS 定位模塊、巡航控制模塊，機載部分可以控制無人機的飛行路線并支持光伏電站紅外溫度數據的精準采集，以此獲取紅外圖像位置信息，用于熱斑的檢測與判斷。而地面站的主要構成是通訊模塊、系統管理模塊、圖像處理模塊以及UI 模塊。整體說來，其負責熱斑檢測、定位以及報告生成。系統結構圖見圖1。

圖1 無人機航拍應用系統整體結構框圖

■3.1 機載模塊

3.1.1 飛行控制模塊

飛行控制模塊是機載模塊部分的核心控制模塊，主要負責進行無人機運行狀態的調整，下發具體的飛行任務并管理，也進行應急控制。

3.1.2 巡航控制模塊

該模塊不僅能及時收集到傳感器的相關測量數據，也能接收到控制站發出的關鍵信息，并起著指令傳輸的中介作用，將所接收到的信息進行提取，并發出輸出指令以指導無人機運行。

3.1.3 溫度采集模塊

溫度采集模塊又叫圖像采集模塊，主要側重溫度數據的采集。其可以實現無人機特定高度與方向數據的采集，并將采集到的數據傳輸給圖像處理模塊進行圖像的處理與利用。

3.1.4 GPS 定位模塊

GPS 定位模塊則主要負責進行熱斑位置的判斷，可以精確到具體的經度和緯度。其也使得飛行控制模塊有精準的方向指導，明確的位置診斷，使得熱斑定位更精準，更高效。

■3.2 地面站模塊

3.2.1 系統管理模塊

系統管理模塊一般主要負責進行系統功能和參數的設置，其可以被認為是參數系統的集合。在系統運行前做好參數設置，讓設備系統達到規范運行的條件,因此被認為是其他模塊功能運行的基礎。

3.2.2 圖像處理模塊

圖像處理模塊在地面站模塊中處于核心地位，主要負責圖像的精準處理，輔助進行光伏陣列區域范圍的判斷與識別，在進行光伏陣列區域識別之后進行熱斑檢測。圖像處理模塊的精準分析功能，使得熱斑檢測系統檢測準確率更高。目前圖像處理模塊可以識別到具體的紋理細節，即使在不接觸的情況下也能做到對區域熱斑的精準定位。

3.2.3 UI 模塊

UI 模塊是用戶界面模塊，主要負責顯示熱斑檢測結果，并生成熱斑檢測報告，熱斑檢測報告是光伏電站維護人員進行熱斑故障排查與處理時的主要參考，能有效降低熱斑負面效應，讓運維管理更具實效，使得光伏發電系統處于正常運行狀態。

4 熱斑檢測系統工作原理

目前無人機航拍熱斑檢測系統工作原理清晰簡單，主要涉及五大流程。第一流程是科學合理地規劃無人機的航拍路線，使得無人機運行方向、軌跡正確。第二流程是基于特定需求及時抓取信息，拍攝圖像，生成光伏場區域紅外圖像。第三流程是建立光伏熱斑檢測模型。第四流程是基于獲得的圖像進行熱斑檢測分析。第五流程是輸出檢測分析后的數據并生成檢測報告。下面根據這五大流程進行具體論述。

■4.1 科學規劃路線

路線規劃是否合理直接關系到無人機的運行軌跡、運行穩定性，更牽涉到無人機溫度數據的采集效率、準確性以及路線航拍的安全性，本著數據高效采集、航拍安全的原則，應確保路線規劃的合理性，避免重復拍攝，規避遺漏拍攝風險。在實踐中常常根據光伏電站的原始設計圖紙來擬定無人機的最佳飛行路線，使得無人機在特定的拍攝區域內穩定運行。在路線規劃時應提前進行小型無人機的運行檢查，小型無人機自動巡航包括起飛檢查、光伏組件換行、著陸等系列操作，于現場進行小型無人機巡航線的調試，高度角度參數的調整，讓小型無人機巡航路線根據GPS 傳感器聯網進行科學設定，在設定GPS 傳感器時需要確保無人機上兩個攝像頭所拍攝的光伏組件處于圖像的正中心位置。

■4.2 及時拍攝圖像

路線規劃完成后則對應著圖像的拍攝，一般是將紅外線熱成像儀器裝載在無人機上，基于飛行控制模塊的調控，讓無人機按照預先設計進行光伏組件圖像的抓取抓拍，并在紅外圖像采集模塊的輔助下實現溫度數據到地面控制系統的傳輸，生成清晰的圖像。

■4.3 建立光伏熱斑檢測模型

優化處理采集到的數據，拋除明顯異常數據，使用灰色關聯投影的方法選出與待測日相同的環境要素，其中光照、溫度等作為主要的選擇條件。選取與待測日比較接近的數據作為歷史數據進行隔離森林算法的訓練，采集各個支路上的數據作為實時輸入數據予以診斷，及時判定各支路是否有異常情況，評分越大的支路其故障可能性越大。具體的光伏熱斑檢測流程如圖2 所示。先是環境信息采集，接著是灰色關聯投影選擇相似日，接著是歷史樣本輸入與數據預處理，接著是生成決策樹，再次輸入采集數據進行數據異常預測。之所以選擇隔離森林算法是因為其針對異常數據檢測效果好且時間復雜度低、計算速度快，在處理高危和海量數據方面優勢明顯，目前該算法在光伏組件熱斑檢測系統中得到了成熟運用。

圖2 光伏熱斑預測流程圖

■4.4 展開圖像分析

對于拍攝的圖像進行分析，主要由圖像處理模塊進行，通過對光伏組件拍攝的紅外圖像溫度數據進行分析了解，進而評判光伏陣列中熱斑的具體位置。

■4.5 生成檢測報告

生成熱斑檢測報告是最后一環，UI 模塊將獲取到的熱斑信息呈現在報告中，讓光伏電站工作人員了解光伏組件的熱斑情況，評估其故障狀態，指導維修，以保證光伏電站正常運營。

5 熱斑檢測系統的應用前景

基于無人機航拍的熱斑檢測系統綜合了無人機技術、紅外圖像處理技術、物聯網技術，支持無人機自動巡航，使得熱斑檢測更高效、更精準。無人機自動巡航中收集的圖像在無線傳輸渠道的支持下及時傳輸到地面監測站，以機器視覺算法識別有缺陷的光伏組件，達到自動化檢測的目的。著眼于未來，熱斑檢測的應用將更為成熟與廣泛，檢測系統的性能也將大大提升，不會出現傳統人工檢測數據丟失的問題，使得熱斑檢測自動化、智能化程度更高，而熱斑檢測系統能更及時地發現光伏組件中的故障，為維修人員故障排查與處理提供有效參考，指導他們及時維修設備。目前熱斑檢測系統在其他領域也“小試牛刀”，如在高壓電路、變電站等行業中發揮實效。

6 結語

基于無人機航拍技術、紅外圖像處理技術的綜合性的光伏熱斑檢測系統能有效解決人工巡檢盲點多、低效化的問題，不僅能識別熱斑故障，而且具有檢測效率高、檢測準確率高的特征，更好地滿足光伏電站的實際工作需要，大大降低光伏熱斑效應的危害。