基于激光雷达点云数据的光伏电站智能巡检系统

面对当前使用的人巡和机巡方法缺少对光伏电站周围环境分析,使电力线巡检数据评估结果与实际结果不一致,导致智能巡检结果不精准的问题,设计了基于激光雷达点云数据的光伏电站智能巡检系统。利用倾斜摄影相机可以转换视觉模式,确保不会发生不同视角下的摄影重叠问题。设计环境和设备信息采集模块,集中处理环境参数,并将处理结果存入存储模块。采用激光雷达,实现测距。利用激光脉冲对点云数据进行采集和处理,对雷达参数进行调整。通过计算激光源到被测点的距离,得到光伏电站周围的环境信息。建立三维曲面模型拟合电力线,获得最佳参数。设计输电线路巡检航线自动规划流程,完成光伏电站智能巡检。由实验结果可知,该系统水平距离和垂直距离均与实际数据一致,具有精准的巡检结果。

基于无人机巡检的光伏面板缺陷识别方法

在光伏发电过程中,为解决因迭代步数快速增加而引发的交叉熵过量损失问题,提出基于无人机巡检的光伏面板缺陷识别方法。根据适宜机型选择结果,规划无人机巡检路径,通过计算维度灾难系数值的方式,实现基于无人机巡检的光伏面板缺陷量提取。在此基础上,分别定义光伏面板的纹理特征与颜色特征,根据核函数构造原理,完成光伏面板的缺陷表现行为识别。实例分析结果表明,与YOLOv2网络型诊断模型相比,无人机巡检识别方法可在抑制迭代步数快速上升行为的同时,控制交叉熵损失量数值,有效避免了过量损失行为的出现。

基于激光雷达点云高精度定位的光伏电厂智能化巡检

针对光伏电站巡检与缺陷诊断受制于复杂地形的问题,基于旋翼无人机、激光雷达高精度定位技术的光伏电站智能巡检与缺陷诊断策略,成为当前较为有效的解决方案。本文通过采用激光雷达技术,获取光伏电厂三维空间结构,构建立体巡检体系,实现基于高精度三维地图的准确、主动路线规划,无人机自主控制飞行,并对巡检照片自动归档与缺陷智能识别,从而实现巡检手段智能化、巡检标准规范化、业务管理闭环化,进一步提高光伏电厂的运维水平。