无人机红外自动巡检技术 助力光伏电站安全高效生产

来源:因诺科技发布时间:2020-08-18 15:28:37

近年来,在积极稳定的国家政策扶持下,光伏发电已基本完成独立发电系统向并网发电系统的发展转变,根据相关行业报告,未来十年光伏装机容量预计达1亿千瓦,拥有着可观的市场容量和需求。

但光伏发电站不同于其他发电站项目,在实际运维工作中,光伏板需要及时维护处理才能保证组件发电效率和光伏发电站的正常运行,这导致了发电站电量损失居高不下,每年的成本达数十亿元之多。

青海某光伏电站拥有全球最大的单体电站。目前已先后承建多个光伏发电站项目,随着发电站并网发电工作逐步推进,如何提升运维效率,如何控制运维成本提升经济效益成为了该光伏电站最大的难题。

针对光伏电站的问题,西安因诺航空科技有限公司作为深耕工业无人机应用多年的行业应用解决方案提供方,为其定制了自动红外巡检解决方案,通过搭建无人机平台、故障诊断定位系统和巡检管理平台三平台协作的系统体系,快速帮助其解决了一系列难题。

 

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无人机红外自动巡检光伏电站运维解决方案整体流程

红外自主巡检,成本可控,易操作

在传统的巡检作业中,巡检工作人员需要手持红外巡检仪亲自上阵对单元光伏板进行故障排查,随着投产的地面光伏发电站逐渐增加,传统的巡检方式缺乏工作效率极低,单人每日仅能完成0.2MW左右,且工作条件艰苦,员工需要头顶烈日,很容易受到个人主观因素影响导致巡检成果较差或无法很好完成巡检。光伏巡检作业方式亟待自动化转型。

针对上述状况,西安因诺科技定制了全新的红外巡检解决方案,系统方案由无人机平台、故障诊断定位系统和巡检管理平台组成,系统工作主要分为前期全景电子地图制作及光伏板逻辑编号和后期自动红外巡检工作两部分。

 

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运用AI技术,采用三维重建的方式还原整个光伏电站、制作电子地图

 

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对整个电站进行自动编号、对应其地理位置

在完成前期工作后,高稳定工业无人机将搭载高素质双光相机从机库出发,进行自动巡检作业。巡检过程中,无人机搭载的双光相机,可对肉眼无法感知的温度数据进行拍照取样,通过故障定位系统可快速识别故障并定位故障位置,输出故障所在组件的逻辑位置。

 

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西安因诺科技目前拥有两类无人机机库,可满足各种使用场景及需求

另外,无人机平台的机库可进行精确控制无人机的起飞降落、自主进行充放电管理、自主进行无人机电池更换等操作,可做到全程自主巡检,大大降低了人员上手难度的同时,也保障了巡检人员的人身安全。

在部署过程中,可以做到系统搭建成本可控,在完成部署后,可做到“一次部署,重复调用”,全程自动巡检,降低了人工巡检的不确定性和高昂巡检成本,为发电站提高经济收益提供了优良条件。

智能分析系统加持,故障无处遁形

光伏发电不同于传统的发电站,任何一个小问题都可能带来巨大的损失。其中,热斑效应便是最让巡检人员头疼的问题,传统的巡检方式人员无法有效发现热斑,因诺科技在多家光伏电站经过测试,单个热斑对整个支路发电量影响在3%-7%,也就是说同一支路组件数量在大于14块时,出现热斑就需要对支路进行检测,评估发电影响。因诺科技在对热斑分布区域进行研究时发现,热斑很容易在一片区域内集中出现,这也能侧面印证:热斑长期存在会造成整个支路其他组件更容易出现热斑,从而造成更大的经济损失,所以需要重视热斑对电站发电量的影响。

 

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自动检测出故障类型后,会对其进行逻辑定位,位置精确至最小单位

光伏电站在引入因诺科技的解决方案后,光伏智巡-光伏巡检智能分析系统快速帮助其解决了这一问题。对于无人机巡检传回的巡检结果文件,光伏智巡-光伏巡检智能分析系统可进行批量处理,可智能自主识别光伏板热斑、零电流故障、破损故障、光伏板缺失、组件遮挡等典型故障并进行自动检测,快速识别故障及输出故障位置。对于光伏板缺失故障,光伏智巡系统可以做到98%以上的查全率和查准率。

 

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光伏智巡可确保对多种故障具有极高的检测率

在系统分析出故障后,巡检人员可对监测出的故障进行人工干预,对故障进行复检并及时处理,极大程度上提高了工作人员的工作效率,降低了故障导致的发电损失,也帮助光伏发电站完成了巡检作业标准化、高效化的转型发展。

因诺科技经过近两年项目实施,已完成全国不同区域的数据采集工作,搭建的故障影响分析大数据系统即将上线,该系统能够依据故障类型、故障分布同时结合电站监测平台实现故障影响发电量评估,指导运维人员进行精准排故。

目前,因诺科技为光伏电站定制的解决方案已完成部署且已成功运行,在节省经济成本提升经济效益方面得到了该光伏电站的高度肯定。经计算,此套智能运维系统可在电站建成的前四年提升年发电量0.8%至1.6%,后期随着设备使用年限增加,到第十年最高可提升5%发电量、并延长电站生命周期。

在未来,因诺科技期望可以为更多的企业赋能,助力企业安全高效生产,为他们的提产增效提供强有力后盾,增强行业智能化水平。

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