[发明专利]一种基于光伏电站逻辑图的阵列自动检测和编号方法

说明书

本发明公开了一种基于光伏电站逻辑图的阵列自动检测和编号方法，该方法首先将光伏电站总逻辑图进行分区得到分区图像，去除分区图像的彩色信息得到灰度图，对灰度图进行二值化阈值分割得到分离背景和前景(即阵列轮廓)的二值图像，然后提取二值图像的矩形轮廓，并通过计算矩形轮廓的众数信息排除假轮廓和噪声干扰，提取准确的阵列矩形，最后对每一个阵列进行行列编号，并计算阵列四个顶点的大地坐标，再转化为GPS坐标，将行列编号和GPS坐标信息保存到数据文件中。本发明能够为无人机拍摄光伏电站红外图像进行巡航时的自动路线规划以及热斑检测与定位等应用提供阵列的位置和编号信息，为提高光伏电站故障检测的自动化水平提供技术支撑。

技术领域

本发明涉及一种基于光伏电站逻辑图的阵列自动检测和编号方法，属于光伏电站中的阵 列故障自动分析技术领域。

背景技术

近年来，光伏发电产业在世界范围内进入了突飞猛进的发展阶段，光伏电站的规模也在 不断增长。大型光伏电站的各个阵列在地理位置上通常具有排列规则、数量多、分布面积广 等特点，导致故障检测的工作量和难度大大增加。目前，阵列故障(如热斑)检测的自动化 水平不高，还主要依靠人工通过电气测量的方法对所有阵列组件进行检测，人工成本高且效 率低。而通过人工手持红外热像仪进行检测的方法只能识别小范围局部阵列中的热斑，无法 自动生成故障位置和严重程度的分析报告，且存在一定的危险性。

发明内容

本发明目的是提供一种基于光伏电站逻辑图的阵列自动检测和编号方法，该方法能够对 光伏电站逻辑图中的所有阵列进行自动的检测和识别，并生成光伏阵列的行列编号和四个顶 点的大地坐标，由此为无人机拍摄电站红外图像时的自动规划巡航路线，以及检测到故障(如 热斑)时返回阵列的具体编号和位置信息提供支持，是实现电站故障自动分析和定位功能的 重要技术基础。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案包括如下步骤：

步骤1)定义利用制图工具设计的整个光伏电站总体平面图为总逻辑图I，逻辑图常以浅 色(如接近白色)为背景，以深色(如蓝色或接近黑色)的矩形轮廓表示具体阵列的大小和 位置；总逻辑图I以图像形式存储，具体存储格式不作限制，如为常见的JPEG格式。考虑到 电站具体设计时常根据地形影响分区域地规划阵列的安装位置，首先由人工根据总逻辑图I 中阵列之间不同的行间距进行分区，得到分区图像I_i，其中i＝1,2,3,……,K，其中K为分区 图像的数目，分区图像I_i的存储格式亦不作限制，可以与总逻辑图I相同。

步骤2)对各个分区图像I_i依次进行处理，得到分离背景和前景(即光伏阵列)轮廓的二 值图像。具体步骤如下：首先，读入分区图像I_i，去除分区图像I_i的彩色信息，得到灰度图 像并进行归一化；之后，利用最大类间方差法计算灰度图的二值化分割阈值；最后，根据大 量实验统计，取二值化分割阈值为0.9对灰度图像进行二值化，具体操作是把灰度图像中像 素值小于0.9的区域设置为0，用黑色表示分割出的前景(即阵列)轮廓区域；而像素值大 于0.9的区域设置为1，用白色表示分割出的背景区域。

步骤3)对上述步骤2)得到的二值图像进行矩形轮廓提取和存储，主要分为两步。首先， 检测矩形轮廓，其步骤如下：系统性的扫描二值图像直至找到连通轮廓(即由二值图像中黑 色相连像素组成的轮廓形状)的一个像素点，以这个像素点为起始点，跟踪它的轮廓，并标 记边界上的像素；当跟踪轮廓完整闭合，即扫描过程回到此起始点时，完成一个轮廓的跟踪 过程；继续寻找新的连通区域起始点，重复上述跟踪过程，完成所有轮廓的跟踪检测。当没 有新的连通区域起始点时，二值图像的所有轮廓检测完成。