一种基于无人机巡航的光伏故障检测方法技术

一种基于无人机巡航的光伏故障检测方法，属于模式识别领域，包括以下步骤：无人机自适应巡航获取高清真彩色图像；图像合成，获取全场站高清总图；对获取的每幅图像进行拆分；建立检测模型；利用检测模型对故障原因进行识别，输出包含故障图像的故障框坐标；故障框像素定位；在高清总图上标记识别位置。采用本发明专利技术提出的技术方案，无人机自适应巡航，自动改变拍摄高度与角度，保证获取的图像具有一致性；通过图像合成，获取全场站的高清总图；通过图像拆分，在保证准确率前提下提高算法效率；可以发现多种肉眼可见的故障类型，及时清理可杜绝光伏板产生热斑，减少光伏组件的损失；像素级GPS定位计算，精准确定故障位置。精准确定故障位置。精准确定故障位置。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机巡航的光伏故障检测方法


[0001]本专利技术属于模式识别领域，具体涉及通过无人机获得高清真彩色图像，对分布式光伏组件故障进行识别与定位的方法。

技术介绍

[0002]随着光伏发电技术应用越来越广泛，已有大量的光伏系统投入运行。光伏电站实际运行自然环境恶劣，光伏阵列故障复杂多样，严重影响了电站的安全稳定运行和经济效益。
[0003]光伏系统主要的故障包括了光伏组件投运前及运行中的隐裂、因局部阴影遮挡或光照接收不均而产生的热斑、电势诱发衰减、腐蚀等造成的光伏组件性能退化、因部分组件性能退化或连接排布失当而造成的阵列失配以及因接线盒错误导致的光伏电池组件开路或短路。这些故障严重降低了光伏组件及多种电气设备的寿命，降低光伏电站发电量，甚至对整个光伏系统的安全运行造成严重影响。
[0004]目前光伏发电故障诊断的方法主要包括基于电路结构的方法、基于红外图像的方法、基于电气测量的方法、基于数学参考模型的方法和基于智能检测的故障诊断方法。
[0005]光伏故障类型大致可以分为两种：1、肉眼可见的故障，如鸟粪、树叶、尘土本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机巡航的光伏故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1.1、无人机自适应巡航获取高清真彩色图像；1.2、基于获取图像的GPS信息进行图像合成，获取全场站高清总图；1.3、对获取的每幅图像进行拆分；1.4、针对不同故障原因进行检测模型的训练、验证与测试；1.5、利用检测模型对故障原因进行识别，输出包含故障图像的故障框坐标；1.6、故障框像素定位；1.7、基于图像GPS信息和像素定位，在高清总图上标记识别位置。2.根据权利要求1所述的光伏故障检测方法，其特征在于，步骤1.1中，设置无人机巡检参数，包括无人机飞行航线、无人机相机云台角度、拍摄模式、角度与方向。3.根据权利要求2所述的光伏故障检测方法，其特征在于，步骤1.2中，无人机自适应巡航获取高清真彩色图像后，首先对图像进行视角变换，计算图像在平面的投影位置；所述视角变换包括：摄像机变换：以无人机为原点，摄像头的朝向作为x轴构建右手坐标系，利用矩阵变换将世界坐标系转换为摄像机坐标系；投影变换：将摄像头拍到的三维图像利用投影变换矩阵投影到二维空间中；视口变换：将二维空间中的图像利用反向投影矩阵变换为实际物理世界中的数字图像。4.根据权利要求3所述的光伏故障检测方法，其特征在于，步骤1.2中所述图像合成是将数字图像合成标准的OSM地图，包括：4.1、确定合成图像的高h和宽w；4.2、获取每张图像GPS信息中的经纬度；4.3、在经纬度空间中进行图像合成，针对重叠区域进行去重操作；4.4、得到地理坐标区域任一点与像素坐标的对应关系：X = (lon
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minLon) * w / (maxLon
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minLon)，Y = (maxLat
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lat) * h / (maxLat
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minLat)，其中，(lon，lat)为地理坐标系中的经度和纬度，(X，Y)为对应的像素坐标；4.5、利用栅格法将每张图像放于对应的格子中，完成图像合成；所述步骤4.1包括：4.1.1、确定整个场站地理坐标区域的经纬度范围(maxLon, minLon, maxLat, minLat)，其中，maxLon为经度最大值，minLon为经度最小值，maxLat为纬度...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓楠，申光鹏，陈亚君，高凯龙，聂泽，闫美超，常生强，袁玉宝，王丽奎，边云龙，
申请(专利权)人：石家庄科林云能信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：