[发明专利]一种光伏电站故障检测方法

说明书

一种光伏电站故障检测方法，其包括：光伏电池板红外图像生成步骤，获取光伏电站的红外图像信息，根据光伏电站的红外图像信息得到各个光伏电池板的红外图像；温度数据生成步骤，对各个光伏电池板的红外图像进行图像处理，得到各个光伏电池板中各个电池片的温度数据；故障状态确定步骤，将各个电池片的温度数据与预设温度阈值进行比较，根据比较结果确定各个电池片的故障状态。本方法能够实现对光伏电站的故障自动巡检工作，与现有的采用人工巡检的检测方法相比，本方法采用无人驾驶航空器来代替人工来代替人工巡检过程，其大大缩短了巡检时长，并且使得巡检过程不受地形地貌等自然环境的影响。

技术领域

本发明涉及光伏发电技术领域，具体地说，涉及一种光伏电站故障检测方法。

背景技术

随着全球经济社会的不断发展，能源消费也相应的持续增长。传统的化石能源存在着储量有限、环境污染大等缺陷，在此背景下，大规模的开发和利用可再生能源已成为各国能源战略中的重要组成成分。

太阳能作为清洁、无污染、方便易得的可再生能源，越来越受到人们的青睐。依托太阳能这种可再生的绿色能源，近年来光伏发电引起了各国政府和人民的关注。我国的太阳能资源非常丰富，近年来，光伏电站作为一种绿色电力开发能源项目，得到了国家的大力支持。而光伏电站的大规模建设也就需要大量的人力来负责太阳能发电设备的巡检工作，这种通过人工巡检来监测光伏电站故障的方法显然无法满足及时、快速、高效的巡检要求。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种光伏电站故障检测方法，所述方法包括：

光伏电池板红外图像生成步骤，获取光伏电站的红外图像信息，根据光伏电站的红外图像信息得到各个光伏电池板的红外图像；

温度数据生成步骤，对各个光伏电池板的红外图像进行图像处理，得到所述各个光伏电池板中各个电池片的温度数据；

故障状态确定步骤，将各个电池片的温度数据与预设温度阈值进行比较，根据比较结果确定所述各个电池片的故障状态。

根据本发明的一个实施例，获取到的光伏电站的红外图像信息是分块的红外图像信息，在所述光伏电池板红外图像生成步骤中，将所述分块的红外图像信息进行拼接，得到所述各个光伏电池板的红外图像。

根据本发明的一个实施例，在所述温度数据生成步骤中，

对光伏电池板的红外图像进行去噪处理；

对去噪处理后的红外图像进行灰度拉伸；

根据灰度拉伸后的红外图像中各点的灰度值确定光伏电池板中各个电池片的温度数据。

根据本发明的一个实施例，在对光伏电池板的红外图像进行去噪处理时，利用中值滤波的方式将光伏电池板的红外图像中的高频分量和/或低频分量滤除，并同时保留图像边缘。

根据本发明的一个实施例，在所述故障状态确定步骤中，

计算电池片的温度数据与预设温度阈值之间的差值；

判断所述差值是否超过预设温度差值范围，如果超过，则判定该电池片存在故障。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：

故障报表生成步骤，根据所述各个电池片的故障状态，生成所述光伏电站的故障报表。

根据本发明的一个实施例，在所述故障报表生成步骤中，所述故障报表中包括第一数值和第二数值，其中，所述第一数值用于表征电池片存在故障，所述第二数值用于表征电池片不存在故障。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：

故障图生成步骤，根据获取到的各个电池片的位置信息，结合所述故障报表生成故障图。