一种光伏板健康状态智能监测分析系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种光伏板健康状态智能监测分析系统及方法，系统包括：通讯连接的数据采集器和监控服务器，数据采集器，用于获取光伏板阵列数据，监控服务器，用于部署Fast R-CNN算法分析所述光伏板阵列数据，评估光伏板健康状态，并确定评估结果；其中，数据采集器包括：设置于无人机上的相机，相机用于获取光伏板阵列的图像数据，方法包括：利用数据采集器获取光伏板阵列数据；通过监控服务器部署Fast R-CNN算法分析所述光伏板阵列数据，评估光伏板健康状态，并获得评估结果；其中，数据采集器包括：设置于无人机上的相机，光伏板阵列数据包括：通过设置于无人机上的相机获取的图像数据，解决了目前光伏电站中巡检精度不足、实时性差、效率低下的问题。效率低下的问题。效率低下的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种光伏板健康状态智能监测分析系统及方法


[0001]本专利技术涉及光伏板系统故障诊断领域，具体涉及一种光伏板健康状态智能检测分析系统及方法。

技术介绍

[0002]随着光伏产业的飞速发展，光伏电站的数量和规模不断壮大，定点监控与人工巡查结合的传统巡检方式已无法胜任大规模光伏电站巡检工作。由于监控相机存在监控死角且远处目标成像效果不佳，而人工巡查主观干扰大且易产生视觉疲劳，无法满足光伏电站精确性定位、实时传输，光伏板隐裂等内部结构损伤情况也无从知晓。无人机巡检作为一门安全、高效的巡检技术，近年来广泛应用于林火巡护、电力巡线、油田巡井、气象侦查等多个领域；超声波检测作为一种无损探查设备内外部缺陷的检测技术，被广泛运用冶金制造、加工化工、航空航天、铁路交通等众多领域。
[0003]现有的光伏产业所运用的巡检技术不够成熟，其使用设计时的考虑也不够周全，常常存在着光伏电站中巡检精度不足、实时性差、效率低下的问题，导致其使用起来较为繁琐和麻烦，而现有研究人员也未开发出较好的巡检技术，进而无法解决目前光伏电站中巡检精度不足、实时性差、效率低下等问题。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中所存在的光伏电站中巡检精度不足、实时性差、效率低下等问题，本专利技术提供一种光伏板健康状态智能检测分析系统及方法。
[0005]本专利技术提供的技术方案是：
[0006]一种光伏板健康状态智能检测分析系统，其特征在于，所述系统包括：
[0007]优选的，所述通讯连接的数据采集器和监控服务器；
[0008]所述数据采集器，用于获取光伏板阵列数据；
[0009]所述监控服务器，用于部署Fast R-CNN算法分析所述光伏板阵列数据，评估光伏板健康状态，并确定评估结果；
[0010]其中，所述数据采集器包括：设置于无人机上的高清红外/可见光相机，所述相机用于获取光伏板阵列的图像数据。
[0011]优选的，所述数据采集器还包括：
[0012]设置于光伏清扫机器人上的采集光伏板内部结构的超声波探头；用于采集光伏电站现场环境参数的气象环境监测仪；用于采集光伏阵列中运行参数、环境监测参数、超声波图像参数的数据采集卡；
[0013]所述超声波探头、气象环境监测仪和数据采集卡均分别与所述监控服务器通讯连接。
[0014]优选的，所述Fast R-CNN算法包括：深层卷积网络单元、感兴趣区域池化单元、预选区域分类单元和标注框回归单元；
[0015]所述深层卷积网络单元，用于将所述光伏板阵列数据输入所述深层卷积网络单元，得到不同大小的特征图；
[0016]所述感兴趣区域池化单元，用于为特征图生成固定维度的特征表达；
[0017]所述预选区域分类单元，用于对图像特征表达进行分类，还用于识别光伏板异常状态；
[0018]所述标注框回归单元，用于在光伏板阵列数据中以标注框的形式定位光伏板位置；
[0019]其中，所述特征图用于刻画图像特征。
[0020]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供一种基于如权利要求1-3所述的光伏板健康状态智能监测系统的分析方法，其特征在于，包括：
[0021]利用数据采集器获取光伏板阵列数据；
[0022]通过监控服务器部署Fast R-CNN算法分析所述光伏板阵列数据，评估光伏板健康状态，并获得评估结果；
[0023]其中，所述数据采集器包括：设置于无人机上的高清红外/可见光相机；
[0024]所述光伏板阵列数据包括：通过设置于无人机上的高清红外/可见光相机获取的图像数据。
[0025]优选的，所述利用数据采集器获取光伏板阵列数据，还包括：
[0026]利用设置于光伏清扫机器人上的超声波探头采集光伏板内部结构的超声波图像；
[0027]利用气象环境监测仪采集光伏电站现场环境参数；
[0028]以及利用数据采集卡采集光伏阵列中的运行参数、环境监测参数和超声波图像参数。
[0029]优选的，所述通过监控服务器部署Fast R-CNN算法分析所述光伏板阵列数据，评估光伏板健康状态，获得评估结果，包括：
[0030]将所述高清红外/可见光相机拍摄的光伏板阵列数据输入深层卷积网络，得到不同大小的预选框特征图；
[0031]为所述预选框特征图生成固定维度的图像特征表达；
[0032]对所述图像特征表达进行分类，还进行识别所述高清红外/可见光相机拍摄的光伏板异常状态；
[0033]对所述光伏板阵列数据以标注框的形式定位光伏板位置；
[0034]其中，所述预选框特征图包括多个预选框，用于刻画图像特征。
[0035]优选的，所述高清红外/可见光相机拍摄的光伏板阵列数据输入深层卷积网络，得到不同大小的预选框特征图，包括：
[0036]特征提取时，将所述高清红外/可见光相机拍摄的光伏板阵列数据输入深层卷积网络，通过网络中的卷积操作得到不同尺寸的特征图，刻画所有待检测目标的信息。
[0037]优选的，所述为预选框特征图生成固定维度的图像特征表达，包括：
[0038]所述无人机搭载的高清红外/可见光相机拍摄的异常状态区域根据每个预选框的大小在特征图上进行全局聚合运算，将二维的特征图数据转化成一维数据；
[0039]将所述一维数据与Fast R-CNN算法中的全连接网络对接，从而实现对所述固定维度的图像特征表达与抽象描述。
[0040]优选的，所述对图像特征表达进行分类，包括：
[0041]使用SVM分类器对接所述的全连接网络输出端，将归纳的图像特征表达汇总到对应的异常状态标签，从而实现图像分类；
[0042]其中，所述SVM分类器基于异常状态类型预先建立。
[0043]优选的，所述光伏板阵列数据中以标注框的形式来定位光伏板位置，包括：
[0044]训练Fast R-CNN算法识别所述预选框内的图像特征，采用所述图像特征根据所述预选框信息生成标注框；
[0045]其中，所述图像特征逼近异常状态的真实位置。
[0046]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0047]1、本专利技术提供一种光伏板健康状态智能监测分析系统，所述系统包括：通讯连接的数据采集器和监控服务器；所述数据采集器，用于获取光伏板阵列数据；所述监控服务器，用于部署Fast R-CNN算法分析所述光伏板阵列数据，评估光伏板健康状态，并确定评估结果；其中，所述数据采集器包括：设置于无人机上的高清红外/可见光相机，所述相机用于获取光伏板阵列的图像数据，本专利技术提供一种光伏板健康状态智能监测分析系统，本系统结构构成简单，使用灵活方便，数据采集过程无需人工参与，在保证操作一致性的同时，大幅度提升巡检效率。
[0048]2、本专利技术提供一种光伏板健康状态智能监测分析方法，包括：利用数据采集器获取光伏板阵列数据；通过监控服务器部署Fast R-CNN算法分析所述光伏板阵列数据，评估光伏板健康状态，并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光伏板健康状态智能监测分析系统，其特征在于，所述系统包括：通讯连接的数据采集器和监控服务器；所述数据采集器，用于获取光伏板阵列数据；所述监控服务器，用于部署Fast R-CNN算法分析所述光伏板阵列数据，评估光伏板健康状态，并确定评估结果；其中，所述数据采集器包括：设置于无人机上的高清红外/可见光相机，所述相机用于获取光伏板阵列的图像数据。2.根据权利要求1所述的智能监测分析系统，其特征在于，所述数据采集器还包括：设置于光伏清扫机器人上的采集光伏板内部结构的超声波探头；用于采集光伏电站现场环境参数的气象环境监测仪；用于采集光伏阵列中运行参数、环境监测参数、超声波图像参数的数据采集卡；所述超声波探头、气象环境监测仪和数据采集卡均分别与所述监控服务器通讯连接。3.根据权利要求1所述的智能监测分析系统，其特征在于，所述Fast R-CNN算法包括：深层卷积网络单元、感兴趣区域池化单元、预选区域分类单元和标注框回归单元；所述深层卷积网络单元，用于将所述光伏板阵列数据输入所述深层卷积网络单元，得到不同大小的特征图；所述感兴趣区域池化单元，用于为特征图生成固定维度的特征表达；所述预选区域分类单元，用于对图像特征表达进行分类，还用于识别光伏板异常状态；所述标注框回归单元，用于在光伏板阵列数据中以标注框的形式定位光伏板位置；其中，所述特征图用于刻画图像特征。4.一种基于如权利要求1-3所述的光伏板健康状态智能监测系统的分析方法，其特征在于，包括：利用数据采集器获取光伏板阵列数据；通过监控服务器部署Fast R-CNN算法分析所述光伏板阵列数据，评估光伏板健康状态，并获得评估结果；其中，所述数据采集器包括：设置于无人机上的高清红外/可见光相机；所述光伏板阵列数据包括：通过设置于无人机上的高清红外/可见光相机获取的图像数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用数据采集器获取光伏板阵列数据，还包括：利用设置于光伏清扫机器人上的超声波探头采集光伏板内部结构的超声波图像；利用气象环境监...

【专利技术属性】
技术研发人员：谈元鹏，蒲天骄，邓春宇，廖坤，赵紫璇，史梦洁，陈盛，张玉天，徐会芳，闫冬，杨硕，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：