《面向大规模光伏能源系统的多旋翼无人机智能化巡检系统》

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近年来,全国新增光伏发电装机容量增长迅猛,国家发布的《能源发展战略行动计划(2014—2020年)》提出,到2020年太阳能装机目标将达到100吉瓦(1亿千瓦)。但国内光伏电站的整体质量不容乐观,其中光伏组件发电功率衰降现象较为严重,晶体硅组件三年内的衰减率在3.8%~7%之间,非晶硅电池组件衰减率则高达20%。然而,目前对光伏电站项目的巡检工作还是以人工巡检为主,常规的人工巡检方式不仅需要耗费大量的人工及时间成本,同时巡检人员工作也存在一定的危险性。而且,从建设规模角度来讲,光伏发电项目规模越大,电站巡检工作的复杂性越强,人工监测难以满足未来大规模光伏电站的巡检要求。基于此,利用无人机进行大规模光伏电站的智能运维成为一个热门研究方向。“基于无人机的大规模能源系统巡检项目”面对无人机民用领域的广阔市场,选择以大规模光伏电站和电力系统输电线路为代表的规模化新能源基础设施巡检作为重点突破口,实现技术产品的系统级解决方案和产业化。该项目采用了以无人机为载体硬软件集成的研发方案,搭载了包括处理器、可见光拍摄设备和红外热成像设备以及GPS定位系统的无人机巡检系统,可沿光伏电站进行定位自主巡航,可以达到对较长线路的大范围快速信息搜寻,同时实时传送拍摄影像,提供清晰可靠的现场视频和照片数据,监控人员可在电脑上同步收看与操控,且机载处理器亦可同时进行数据分析,对常见的光伏组件上的故障隐患进行快速诊断及精确定位,这样就很大程度上加强了巡检线路的可行性和效率。该系统主要分为飞行控制与航迹规划模块、视觉监测与避障模块。飞行控制系统的好坏直接决定了飞行平台的安全性与精准性。飞行控制系统可以控制无人机完成从自主起飞,然后根据预设的航迹点进行自主巡航飞行,悬停在空中或超低空来获取需要的数据或拍摄照片或视频,最后进行自主降落等一系列科目,包括完成一些高难度环境飞行,同时可以切换人工/自动模式,实现双模式共同操作四轴飞行器。视觉监测与避障模块主要用于对故障的分析与处理,同时通过视觉分析进行障碍物诊断视线避障。首先,视觉传感模块通过摄像头采集图像,并通过超声波传感器采集超声波数据,然后,视觉处理模块接收图像、超声波数据并进行计算处理,最后,再把得出的定位信息通过CAN-Bus连接线传输给飞控系统,或通过USB/UART连接线传输给其他智能系统,从而实现辅助测速、定位和障碍物感知等功能。项目团队综合考虑了飞行高度、无人机通讯距离及无人机续航时间等因素后,选择结合电站建设时的CAD图纸数据,利用图像处理的思路,先将电站进行分区,最终实现不规则多边形区域的高效率、短时间的路径规划。提出了一种粗定位+精确定位的方法,解决了100米高度对单块光伏板的精准定位问题。在粗定位阶段,采用了SURF尺度不变算法,对无人机初始飞行点进行匹配定位,给出光伏板区域的大致方位与距离。通过透视变换的方法对摄像头校准,使其保持与光伏板相对水平的位置,避免采集图像的过程产生畸变。在无人机飞行的过程中,反复采用这套粗定位方法对无人机的飞行航线进行调整,使无人机镜头始终保持在待识别区域的正上方并与目标区域保持相对水平的角度。在精确定位阶段,用机器学习+图像特征的融合算法对采集到的图像进行处理,该方法精度高,处理速度快,且具有较好的自适应性,可完成整套定位过程。

成果说明

项目成果可应用于光伏电站运维检测领域,特别是光伏电站组件运行状态的预防性维护。

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