一种基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法，包括：基于红外温度图像，划分阵列；基于阵列区域，热斑识别；热斑定位。本发明专利技术在进行光伏电站热斑检测时，提出了一种基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法，主要分为阵列划分、热斑识别、热斑定位三个部分。相比已有的基于红外图像热斑检测方法，充分考虑了红外图像的温度特性，直接基于红外温度数据进行阵列划分，运算复杂度低且划分效果好；基于阵列区域，采用两次判断的方式识别热斑，不仅检测效率高且精度较高；基于GPS信息匹配的方式定位热斑位置，算法复杂度低且精确度较高。

A method of infrared image of the photovoltaic power station hot spot detection and localization based on

The invention discloses a method for detecting and locating a hot spot of a photovoltaic power station based on infrared images, which includes: dividing an array based on infrared temperature image; locating hot spot based on array region; locating hot spot. The method of detecting and locating the hot spot of photovoltaic power station based on infrared image is presented in this paper. It is mainly divided into three parts: array partition, hot spot recognition and hot spot location. Compared with the infrared image hot spot detection method based on the full consideration of the temperature characteristics of the infrared image, infrared temperature data directly based on array partition, low computational complexity and the partition effect is good; based on the array area, using the two judgment way to identify hot spots, not only high detection efficiency and high precision; GPS information matching the location of the hot spot position based on the algorithm is of low complexity and high accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法
本专利技术涉及热斑检测、红外图像处理的
，特别是涉及一种基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法。
技术介绍
近年来，我国的光伏太阳能广泛应用于大型光伏发电站、路灯、住宅和商用建筑物等。在这些场所中，鸟粪、建筑物、其他太阳能板等都很容易形成对太阳能光伏阵列的遮挡，进而产生热斑效应，明显降低光伏阵列发电效率及使用寿命，严重时甚至发生火灾。在光伏电站的建设和维护过程中，需要定期对热斑进行检测。而常规的人工巡检方式必须高举扫描仪或借助升降车实施热斑检测，危险系数高、效率低、成本高。因此，研究安全、高效的热斑检测方法，对于提高光伏电站的发电效率具有十分重要的现实意义。目前常用的热斑检测方法大致可以分为三种：并联旁路二极管法、电流电压法和红外成像技术法。其中，并联旁路二极管法的主要目的是通过旁路二极管来减少受遮挡部分电池片所受到的反向电压与电流；电流电压法多用于光伏阵列的故障诊断，通过分析光伏阵列输出电流、电压之间的关系，构建合适的模型，判断是否存在热斑现象；以上两种方法都容易破坏光伏阵列的内部结构，且效率较低。红外成像技术法可以解决以上问题，基于红外图像可以反映光伏阵列在不同工作状态下的温度特性这一事实，采用红外热像仪拍摄红外图像，并通过图像分析将热斑检测出来。但目前对于这种方法的技术实现相对较少。
技术实现思路
本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。鉴于上述现有热斑检测方法中存在的问题，提出了本专利技术。因此，本专利技术其中一个目的是提供基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法。为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法，包括：基于红外温度图像，划分阵列；基于阵列区域，热斑识别；热斑定位；其中，所述划分阵列，包括，根据红外温度数据获取梯度图像，利用算法阈值化，并将所述梯度图像反转；利用计算得到的温度阈值，去除反转后梯度图像中的阴影区域；利用初始梯度图像，求出局部方差图像，并求出二值化图像；转化为温度直方图；矩形匹配，逐点匹配所述温度直方图中值为1的点，当模板窗口中值为1的点的总数所占的比例大于0.3时，将该点置为1；否则，置为0；形态学膨胀，对矩形匹配后的图像进行两次膨胀，填充各个阵列边缘区域；其中，基于红外温度图像的阵列划分，并反转得到图像，具体为：g(x,y)＝I(x,y+1)-I(x,y)；其中，I表示输入的红外温度数据，由浮点类型的温度值组成，大小是640×480；g表示初始梯度图像；x、y分别表示每一个温度点的横坐标和纵坐标。作为本专利技术所述基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法的一种优选方案，其中：所述温度阈值的计算，包括，定义一个集合，存放反转后梯度图像中值为1的各点所对应的温度值，并对集合从小到大排序；对集合中位于后50％的所有元素求均值；把所述均值的0.5倍设置为温度阈值，具体为：其中，g’表示低温筛选后的梯度图像，T是一个常数，大小是温度均值的0.5倍。作为本专利技术所述基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法的一种优选方案，其中：所述去除反转后梯度图像中的阴影区域，包括，所述反转后梯度图像与初始红外温度数据相乘，得到图像a；将图像a中低于所述温度阈值的各点置为0，其余置1，得到去除反转后梯度图像中的阴影区域的图像b，具体为：Rgra＝g'-var其中，Rgra表示方差去除后的梯度图像，var表示局部方差图像。作为本专利技术所述基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法的一种优选方案，其中：所述二值化图像，包括，对所述图像b中梯度值为1的点，求其所在初始红外图像中3×3区域内的局部方差，形成所述局部方差图像；利用算法对所述局部方差图像阈值化；从所述图像b中减去阈值化的所述局部方差图像，得到去除非阵列区域后的二值化图像。作为本专利技术所述基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法的一种优选方案，其中：所述温度直方图，包括，定义一个温度集合，所述温度集合包括所述二值化图像中值为1的各点所对应的温度值；利用所述温度集合，构造一维的温度直方图，并以所述温度直方图中温度最高的峰值所对应的温度作为阵列的平均温度c；其中，所述二值化图像中值为1且该点对应的温度位于有效温度范围内的点，置为1，否则，置为0；其中，所述有效温度范围是[c-4，c+4]，所述温度直方图的横坐标的温度间隔为0.5°；具体为：其中，Rmode代表直方图分割后的阵列划分结果，mode是直方图最大分布区间的中位数，代表阵列的平均温度。作为本专利技术所述基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法的一种优选方案，其中：所述热斑识别，包括，从划分后的阵列中，选取可疑阵列；初步筛选，确定候选热斑点的集合；坐标合并，具体为：以及，二次判断热斑点。作为本专利技术所述基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法的一种优选方案，其中：所述可疑阵列，为阵列中的最高温度值与所述平均温度c的比值超过1.5的阵列。作为本专利技术所述基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法的一种优选方案，其中：所述确定候选热斑点，采用5×5的窗口对所述可疑阵列内温度值高于所述平均温度c的0.8倍的温度点，进行热斑判断，计算5×5的窗口内的最高温Tmax、平均温Tavg，并将Tmax-c、Tavg-c分别与设定的阈值k1、k2比较，当两个差值都分别不小于k1、k2时，该点为候选热斑点，并添加到候选热斑点集合中；其中，k1、k2取值范围分别是[15，18]，[2，4]。作为本专利技术所述基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法的一种优选方案，其中：所述二次判断，所述候选热斑点，当且仅当Tmax-Tavg的差值不小于温度阈值k3时，该点为真正的热斑；温度阈值k3取值范围是[5,15]。作为本专利技术所述基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法的一种优选方案，其中：所述热斑定位，包括，将光伏电站施工设计图纸转化为逻辑图，将逻辑图中的各个阵列的位置坐标与GPS信息之间建立对应关系，并计算出所有光伏阵列的GPS信息；基于所述热斑识别的结果，利用从红外图像中解析出来的GPS信息匹配逻辑图中的GPS信息库的结果，确定该幅图像具体的拍摄位置；根据所述划分阵列的结果，具体定位到热斑位于某幅图像中的第几个阵列；生成的测试结果文本文档中记录热斑的GPS信息、温度信息。本专利技术的有益效果：本专利技术在进行光伏电站热斑检测时，提出了一种基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法，主要分为阵列划分、热斑识别、热斑定位三个部分。相比已有的基于红外图像热斑检测方法，充分考虑了红外图像的温度特性，直接基于红外温度数据进行阵列划分，运算复杂度低且划分效果好；基于阵列区域，采用两次判断的方式识别热斑，不仅检测效率高且精度较高；基于GPS信息匹配的方式定位热斑位置，算法复杂度低且精确度较高。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法，其特征在于，包括：基于红外温度图像，划分阵列；基于阵列区域，热斑识别；以及，热斑定位；其中，所述划分阵列，包括，根据红外温度数据获取梯度图像，利用算法阈值化，并将所述梯度图像反转；利用计算得到的温度阈值，去除反转后梯度图像中的阴影区域；利用初始梯度图像，求出局部方差图像，并求出二值化图像；转化为温度直方图；矩形匹配，逐点匹配所述温度直方图中值为1的点，当模板窗口中值为1的点的总数所占的比例大于0.3时，将该点置为1，否则，置为0；以及，形态学膨胀，对矩形匹配后的图像进行两次膨胀，填充各个阵列边缘区域；其中，基于红外温度图像的阵列划分，并反转得到图像，具体为：g(x,y)＝I(x,y+1)‑I(x,y)；其中，I表示输入的红外温度数据，由浮点类型的温度值组成，大小是640×480；g表示初始梯度图像；x、y分别表示每一个温度点的横坐标和纵坐标。

【技术特征摘要】
1.一种基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法，其特征在于，包括：基于红外温度图像，划分阵列；基于阵列区域，热斑识别；以及，热斑定位；其中，所述划分阵列，包括，根据红外温度数据获取梯度图像，利用算法阈值化，并将所述梯度图像反转；利用计算得到的温度阈值，去除反转后梯度图像中的阴影区域；利用初始梯度图像，求出局部方差图像，并求出二值化图像；转化为温度直方图；矩形匹配，逐点匹配所述温度直方图中值为1的点，当模板窗口中值为1的点的总数所占的比例大于0.3时，将该点置为1，否则，置为0；以及，形态学膨胀，对矩形匹配后的图像进行两次膨胀，填充各个阵列边缘区域；其中，基于红外温度图像的阵列划分，并反转得到图像，具体为：g(x,y)＝I(x,y+1)-I(x,y)；其中，I表示输入的红外温度数据，由浮点类型的温度值组成，大小是640×480；g表示初始梯度图像；x、y分别表示每一个温度点的横坐标和纵坐标。2.根据权利要求1所述的基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法，其特征在于：所述温度阈值的计算，包括，定义一个集合，存放反转后梯度图像中值为1的各点所对应的温度值，并对集合从小到大排序；对集合中位于后50％的所有元素求均值；把所述均值的0.5倍设置为温度阈值；具体为：其中，g’表示低温筛选后的梯度图像，T是一个常数，大小是温度均值的0.5倍。3.根据权利要求2所述的基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法，其特征在于：所述去除反转后梯度图像中的阴影区域，包括，所述反转后梯度图像与初始红外温度数据相乘，得到图像a；将图像a中低于所述温度阈值的各点置为0，其余置1，得到去除反转后梯度图像中的阴影区域的图像b；具体为：Rgra＝g’-var其中，Rgra表示方差去除后的梯度图像，var表示局部方差图像。4.根据权利要求3所述的基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法，其特征在于：所述二值化图像，包括，对所述图像b中梯度值为1的点，求其所在初始红外图像中3×3区域内的局部方差，形成所述局部方差图像；利用算法对所述局部方差图像阈值化；从所述图像b中减去阈值化的所述局部方差图像，得到去除非阵列区域后的二值化图像。5.根据权利要求4所述的基于红外图像的光伏电站热斑检测与定位方法，其特征在于：所述温度直方图，包括，定义一个温度集合，所述温度集合包括所述二值化图像中值为1的各点所对应的温度值；利用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王向国，杨光，朱家朋，吴长春，
申请(专利权)人：南京绿谷信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32