面向光伏电站自动运维的智能技术与应用研究

技术背景

• 光伏市场增长: 截至2024年底，全球光伏累计装机容量达2.2TW以上，新增装机量超600GW，中国占据全球近半壁江山，新增装机量约占全球60%。
• 运维需求: 光伏电站后期运维市场扩大，需高效可靠的运维手段实现状态评估和早期故障检测。
• 运维难点: 场景多样、复杂，交流侧和直流侧器件故障检测难度不同。
• 技术目标: 突破多源图像缺陷诊断、缺陷类型关系分析、缺陷类型联合诊断等技术，实现光伏电站全生命周期智能监控和运维。

智能巡检

• 概述: 基于无人机拍摄的热红外、可见光和EL图像进行缺陷诊断，结合单源图像和缺陷知识库，实现多源图像协同的缺陷诊断。
• 关键技术: 支架、组件信息提取，多光融合缺陷诊断，无人机巡检路径规划，缺陷定位及显示，智能模型轻量化，多机协同与调度。
• 产品特色: 安全高效、少人值守、跨域运维、集中监控、全面诊断、精准定位、数智并举、科学评估。
• 技术路线:
  • 多光谱图像采集与索引，将组件图像信息与空间地理位置信息关联。
  • 基于多源图像大数据，利用人和模型驱动，结合逻辑、先验和知识，对故障数据进行分类及其对发电效率的影响分析。
  • 基于边缘设备的未知故障数据的在线学习和识别系统，自主识别未知数据并分类更新数据库，采用数据增强、迁移学习算法解决样本不足问题。
  • 基于红外图像的光伏组件早期缺陷检测，采用单步检测+单层检测算法。
  • 融合技术在光伏电站运维，如可见光+红外融合，多模态特征融合的双流目标检测算法架构。
• 主要成果:
  • 三维重建软件、EL缺陷读图软件、智能云诊断管控平台。
• 收益分析: 以100MWp电站为例，智能运维5年节省运维资金1371万元，节省比例为74.35%；8年节省运维资金2437.2万元，节省比例为80.86%。

智慧清洗

• 清洗必要性与难点: 光伏电站场景复杂、污染多样，遮挡影响发电效率，人工清洗成本高、效率低。
• 关键技术: 实时监测、精准定位，任务智能安排，路径优化规划，按时、按需清洗决策，智能调度。
• 技术方案: 无人机与清扫机器人构成系统执行主体，智慧管理平台通过5G网络进行通信、调度与指挥。
• 主要成果: 清洗速度是人工2-3倍，清洁度是人工1.5-2倍，发电效率提高20%-40%。
• 效益评估: 经济高效，延长寿命，安全自主。

拓展研究

• 光伏设计优化: 聚焦新一代人工智能在新能源电力系统领域的理论与应用。
• 24小时全天候EL测试仪测试设备研制: 解决复杂能源系统的优化运行决策、智能高效运维和主动安全防御问题。