無人機紅外熱斑檢測在光伏電站的應用

中電（福建）電力開發有限公司 程 霄 中電華創（蘇州）電力技術研究有限公司 曹晟磊

甘肅中電瓜州風力發電有限公司 李 強 蕪湖發電有限責任公司 王 瀟

隨著人們對于能源開發和利用的深入，清潔能源的開發逐漸受到了重視。其中太陽能發電以其低成本、無污染、可持續利用的特點深受各國能源行業的青睞。中國太陽能資源豐富，普遍呈現高原大于平原、西大于東的分布格局，這就決定了我國有部分光伏電站建在沙漠、戈壁等地。這些地方通常地廣人稀、光源充足，但是光伏板也面臨著飛鳥、塵土、落葉等物體的遮擋，久而久之，被遮擋部分阻抗增大變為負載，負載不斷發熱導致局部溫度異常升高，嚴重時會燒毀組件，這就是熱斑現象。熱斑現象給光伏板的損害是不可逆且不可修復的。據國內外權威機構統計，熱斑現象會降低光伏板10%以上的實際壽命。

目前，光伏電站的日常運行和維護主要取決于電站逆變器的電流、電壓和其他電氣特性受逆變器和匯流箱安裝方式的限制，電氣操作和維護僅精確至組串而非特定組件，由于天氣原因還會導致故障診斷精度下降[1]。目前光伏電站的日常檢查主要依靠人力，但大部分光伏電站都建在屋頂、山地、沙漠、戈壁灘、甚至水上，地理環境非常復雜，且大型光伏電站光伏板分布較為廣闊，此時靠人工巡檢就顯得十分艱難。

在光伏產業蓬勃發展之時，無人機行業也在蒸蒸日上。無人機又稱無人駕駛飛行器，是利用無線電遙控設備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛行器[2]。無人機有價格低廉、綠色環保、小巧靈活等優勢，在農業、工業、軍事、科技等行業均有應用。無人機巡查基本不受地形限制、高效靈活，極大方便了電站工作人員的日常操作和維護。

紅外相機功能可以檢測組件的外表面溫度，還能發現由光伏組件內部引起的故障，并根據外表面溫度判定故障的嚴重程度[3]。借助無人機對紅外光成像吊艙進行搭載，利用熱斑定位從多角度對光伏板進行拍攝巡檢，能實現對光伏電站的實際熱斑情況進行全面拍攝[3]。因此采用無人機攜紅外光成像吊艙對光伏電站進行巡檢，可以極大提高巡檢效率、降低運維成本，對保障光伏電站的穩定運行有重要意義。本文將通過實際案例論證無人機熱斑檢測的可行性、可靠性及便捷性。

1 光伏組件紅外熱成像原理

任何物體都會產生紅外線輻射，光伏組件上產生的紅外輻射強度與光伏組件表面的溫度高低相對應。分布在被測物體表面的輻射能的強度可以用利用不同波長的可見光來表示，這就是紅外熱成像系統的原理。紅外熱成像系統應用在光伏組件上的工作過程是將光伏組件的紅外線輻射轉換成電信號，再利用光電效應將轉換好的電子信號在顯示器上顯示，實現光電轉換。組件的紅外輻射能量分布由電子信號表示，最后的組件紅外圖像顯示在地面站遙控的顯示屏上，同時顯示了物體溫度的分布[4]。

熱傳遞是指物體間和材料內的熱交換過程。在物體和環境之間，熱平衡代數方程符合能量守恒定律：g+jcnv=qcnd+qcnv+M，式中，g 為物體發出的能量，jcnv為物體從周圍環境吸收的熱量，通過傳導熱量qcnd、對流熱量qcnv和輻射熱量M 將這兩種熱量發散出去，其中輻射熱量占比較多。

物體遵循Planck 定律：Mλ=C1/λ5×1/(C2/(λT-1))，式中，C1和C2都是輻射常數，而λ 和T 分別表示目標物體的輻射波長和絕對溫度。根據Stefan Boltzmann 定律，輻射熱量M 的值為：M=εσT4，式中，σ 是Stefan Boltzmann 常數，ε 為目標物體表面輻射度，T 為目標物體的絕對溫度。從公式中可知，輻射量M 與目標物體絕對溫度T 成正比，目標物體絕對溫度越高輻射熱量M 越大。

熱斑成因。光伏電站中熱斑的形成原因主要有以下兩點：一是光伏板在生產過程中會產生些許誤差，這些誤差會導致輸出不均；二是部分發電組件被云、灰塵、鳥糞等遮擋，上述情況存在的時間一長，將導致發電模塊的電池不平衡，不僅會影響組件的正常輸出，增加局部阻抗并消耗能量，異常升高溫度并形成熱斑[3]。

熱斑形成的影響。一方面，熱斑效應對光伏板的使用壽命造成不可逆的影響，同時增加發電成本；另一方面，光照部分的組件所產生的能量會被部分被被遮擋部分消耗，造成輸出與發電效率雙雙下降。如果未及時對熱斑位置進行摸排，可能會導致邊緣焊點脫落、蓋板炸裂、電池燒毀等后果[5]。

2 無人機巡檢系統介紹

2.1 無人機選型

由于無人機在巡檢拍攝時要同時監測熱斑、分析圖像、標記異常和故障定位，所以無人機選型非常重要，常見三種類型的無人機如表1所示。

表1 無人機類型及參數表

由于多旋翼無人機操作難度低且能懸停，雖然存在電池續航的問題，但是現在已經實現了斷點續飛功能，即無人機執行任務中途降落更換電池，起飛后仍可以飛回原來的位置繼續執行剩余任務，故一般選擇多旋翼無人機進行巡檢航拍。

2.2 無人機熱斑檢測系統

多旋翼無人直升機搭載紅外熱像儀航拍光伏發電項目時，通過5G 平臺無人機的實時狀態和航拍景象會同步傳遞到地面站，操控人員事先輸入飛行路線后由遙控控制無人機起飛，收到指令后無人機會自動前往拍攝地完成航拍，并將采集到的圖片與數據自動處理標記對應位置后存入紅外熱像儀的SD卡中[5]。多旋翼無人機主要由無人機飛行平臺、通信鏈路系統和地面站系統三部分構成，其中通信鏈路系統為無人機飛行平臺和地面站系統提供信息交互[2]。如圖1所示為多旋翼無人機系統結構圖。

圖1 多旋翼無人機系統結構圖

其中，飛行平臺模塊包含有GPS 模塊、傳感器模塊、電源模塊、飛行控制模塊、云臺及控制模塊以及任務設備模塊，如圖2所示。

圖2 無人機飛行平臺模塊框圖

飛控模塊是無人機飛行過程中完成起飛、空中飛行、執行任務和返航回收的核心，實現無人機的全面管控[2]。傳感器模塊主要包含有氣壓計、陀螺儀、加速度計等，該模塊根據每個傳感器的傳送的數據計算出無人機的飛行狀態，這會使無人機按照預定航線穩定飛行。為無人機提供巡航路線則是由GPS 模塊負責，電源模塊用以供應電源，任務裝備模塊是無人機根據不同任務選擇使用的各種不同裝備，拍攝角度由云臺及控制模塊負責。

地面站系統是一個人機交互平臺的核心，一個地面站系統的好壞取決于是否有好的無人機地面站監控軟件。當前，市場上絕大部分無人機監控軟件都能提供可視化窗口、檢測飛行數據還能提供實時控制、航線規劃等功能[2]。

3 無人機熱斑檢測流程

目前無人機熱斑檢測的流程大致包含五個步驟：第一，科學制定無人機飛行路線，做到覆蓋全站無遺漏；第二，基于特定需求拍攝圖片同時獲取信息并生成可見光——紅外圖像；第三，建立好熱斑檢測模型；第四，對無人機拍攝的光伏板照片進行熱斑分析；第五，輸出結果并生成報告。下面對以上步驟進行具體論述。

制定飛行路線。制定無人機航拍路線時應本著航拍安全、高效采集兩個原則，確保飛行路線的合理性的同時避免漏拍和重復拍攝。在實踐中我們一般采取先整體航拍全站面貌，再通過分割出具體飛行區域來制定不同類型的飛行路線。無人機安裝檢查和無人機自檢必須在飛行前進行，之后輸入飛行路線并調整高度角參數，設定GPS 傳感器需要確保無人機上兩個攝像頭拍攝的光伏組件處于可視化窗口圖像的中心[6]。

及時拍攝圖像。飛行路線規劃后進行圖像拍攝。在飛行模塊的控制下，無人機根據預先設計的路線抓拍組件照片，同時傳輸溫度數據到地面站，并通過任務設備模塊生成實時圖像。

建立光伏熱斑檢測模型。將收集到的數據進一步進行優化，同時將異常數據剔除。利用灰色相關投影法將與被測日相同的歷史環境元素進行選擇，主要變量為光線和溫度。選擇類似于待測日的歷史數據作為隔離森林算法的樣本數據從而對算法進行訓練。接著收集各條支路的數據作為診斷的依據，及時確定各支路的異常情況，支路故障往往出現在那些評分較大的支路[4]，如圖3為熱斑流預測流程圖。

圖3 光伏熱斑預測流程圖

展開圖像分析。對于拍攝的圖片可以利用圖像處理模塊進行處理，軟件會智能分析紅外圖像的溫度數據，同時標記熱斑位置。

生成檢測報告。模塊熱斑的狀態信息會通過UI模塊在報告中體現，光伏電站維護人員可以通過檢測報告來了解組件熱斑的詳細位置以及狀態，從而進行維護來保障光伏電站平穩運行。

4 具體案例

安徽某10MW 屋頂光伏電站利用無人機進行紅外熱斑檢測，從電站工作人員處得知電站光伏板全部采用多晶硅組件，操作人員對全站進行了組件紅外熱斑檢測，共計花費半個小時，后續采用軟件對無人機航拍結果進行分析并生成報告。本次熱斑檢測共處理航點80個，共計檢測出缺陷29個，其中有缺陷航點20個、占比25%，無缺陷航點60個、占比75%。其中條狀熱斑23個、占比79.3%，多斑5個、占比17.2%，空載1個、占比3.4%，如圖4為紅外熱斑分布圖，紅點表示該區域存在故障缺陷。圖5為無人機拍攝的紅外熱斑瓦塊圖其中框出的相比周圍更亮的位置即為熱斑。

圖4 安徽某10MW 光伏電站紅外熱斑分布圖

圖5 安徽某10MW 光伏電站紅外熱斑瓦塊圖

5 結語

光伏電站普遍容易產生熱斑現象，而熱斑現象的產生不僅會影響電站的發電量，嚴重時會對電站的平穩安全運行造成影響。通過搭載紅外熱像儀的無人機在光伏電站中的熱斑檢測和巡檢功能能大大減少人力成本并增加檢測的精確度。到目前為止，無人機紅外熱斑檢測在光伏電站中的運用還不夠完善，需要加強該方面的深入研究，以滿足更多工作中的實際需求。