一种沙漠光伏电站无人监控运维预警系统和方法与流程

本发明涉及光伏电站技术维护领域，具体涉及一种无人监控运维预警系统和方法。

背景技术：

1、随着我国中西部用电需求的逐渐增加和光伏技术的不断发展，近年来在我国光照资源丰富的西北沙漠地区，光伏电站的装机量猛增。在沙漠中安装光伏发电站具备很多优点，例如，沙漠地区日照充足，能够提供充足的太阳能供应，有利于提高光伏电站的发电效率；沙漠地区土地资源相对丰富，便于建设大型光伏电站，且不会占用农田或林地资源；沙漠地区地面温度较高，有利于提高光伏电池板的发电效率。

2、沙漠中的流动沙丘会对光伏电站产生威胁。当高度超过电站组件的沙丘掩盖组件时，会对电站产生不可逆的损害。而沙漠中的移动沙丘高度一般在100~200米之间，远超电站设施的高度。当沙丘向电站移动时，若不及时发现并处理则会导致电站设施被掩埋损毁，造成重大经济损失。

3、因此，在沙漠光伏电站投入正常使用后，需要进行不间断的巡检，以评估各个电站设施附近流动沙丘的潜在危险。现有的巡检方式中，依靠运维人员驾驶车辆在各个电站设施附近进行数据采集和风险评估预警。但是，由于沙漠光伏电站占地面积巨大、周边沙漠地形多变，通过人工对流动沙丘进行监测和预警存在监测成本高、准确度低和安全风险高的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了提供一种沙漠光伏电站无人监控运维预警系统，该系统结合无人移动平台，配合各种数据采集工具，在特定的路线规划和空间定位方式下，可精准的采集并分析沙丘移动数据，并基于其移动趋势发出预警。该种无人监控运维预警系统可以做到在节省人力资源的情况下获得高精准性、高科学性、高时效性的预警信息，并且运维人员不需深入沙漠工作，进一步提高了光伏电站的生产安全性。

2、一种沙漠光伏电站无人监控运维预警系统，包含光伏电站，其特征在于，还包含巡检车；

3、所述巡检车包含用于确定车身位置的定位模块和用于采集流动沙丘和周围环境特征信息的采集模块；

4、该种运维预警系统还包含预警模块，所述预警模块基于所述采集模块采集到的流动沙丘特征信息、所述定位模块得到车身位置信息、所述光伏电站的位置信息，计算得到所述光伏电站的预警信息。

5、光伏电站分布式的散落在发电厂沙漠区域中，各个光伏电站周围的沙丘分布具备特异性和变化性，因此对光伏电站的潜在影响存在不确定性，该种不确定性将通过巡检车的工作来消除。

6、巡检车作为整个无人监控运维预警系统的核心纽带，负责完成自动巡检、数据采集、数据分析和与后方数据中心的通讯等任务。该巡检车可选用适应沙漠环境的履带式或轮式越野平台搭载相关设备实现。其上安装有定位模块和采集模块，定位模块主要用于确定行驶在广袤沙漠中的巡检车的空间定位和为找到目标光伏电站提供精确导航，使巡检车不仅可以自动找到需要检测的光伏电站位置，还能依托自身位置对流动沙丘位置进行识别和确定。采集模块作为主要的功能模块，包含了各种传感器设备，负责对流动沙丘在时间和空间上的变化进行识别和数据收集。

7、预警模块作为接收流动沙丘数据和分析数据的处理中枢，其通过获取车身定位和光伏电站的定位来确定采集模块采集的对应目标流动沙丘的各项数据是否与目标光伏电站对应；并依托其自身包含的分析软件和特定的算法，在一定时间内对位于特定位置的沙丘进行位置预测，并得到预测结果，生成预警信息。

8、作为本发明的优选，所述定位模块包含用于实时确定所述巡检车位置的卫星组件和用于确定所述巡检车相对于所述光伏电站位置的激光组件。

9、卫星组件可使用现有技术中的北斗定位导航设备，借助组建完成的北斗卫星网路，为沙漠中的巡检车提供全时段的定位服务。当需要巡检的目标光伏电站的定位确认后，巡检车可根据卫星组件的定位信息自动行驶至该光伏电站下方，准备进行数据采集工作。

10、由于对于特定的流动沙丘数据采集工作而言，基于卫星组件的定位并不能满足精确度需求，因此需要进一步借助激光组件来精确定位。激光组件可以实现巡检车与光伏电站之间的精确位置锁定，以光伏电站上设置的标靶为参考，通过激光反射精确调整巡检车相对于光伏电站的位置和朝向。上述卫星组件和激光组件的配合可以保证巡检车获得更为精准更为稳定的定位数据，保证其采集设备可以准确的采集到目标流动沙丘的数据。

11、作为本发明的优选，所述采集模块包含用于识别流动沙丘外形特征的视频图像采集组件、用于感受沙丘地形的姿态感知组件和用于采集环境变化信息的温湿度检测组件。

12、视频图像采集组件包含有专业摄像机部件，其用于对目标流动沙丘进行视频图像的采集，其不仅包含可见光波段的远距离高清摄像仪，还包含红外摄像机，以保证该巡检车具备小时工作能力。为了保证后续的图像处理环节的正常进行，采集模块还包含有姿态感知组件，具体为惯性测量单元（imu），其包含陀螺仪和六轴平衡芯片，可以测量巡检车的加速度和角速度，收集巡检车在进行图像采集时的车身姿态，明确图像与水平面的夹角信息，该信息将作为后续处理视频图像的计算参数，保证计算分析过程的正确性。由于沙漠中气候多变，而变化的环境温度和湿度是评估流动沙丘移动趋势的重要参考因素，因此该采集模块搭载温湿度检测组件采集环境温湿度信息，此温湿度检测组件包含有温度传感器和湿度传感器，实时检测巡检车内外的温湿度信息，可以在为评估流动沙丘提供参考数据的同时监控车内的环境，保护视频图像采集组件和姿态感知组件。

13、作为本发明的优选，所述预警模块包含安装在所述巡检车上的计算分析组件、接收和发送预警信息的通讯组件和接收所述通讯组件发送的预警信息并向所述通讯组件发送巡检指令的地面数据中心。

14、计算分析组件与采集模块直接连接，其直接接收视频图像采集组件的视频图像，并使用预先配置好的分析软件对视频图像信息进行提取和分析，并得出预警信息。具体的，计算分析组件通过内置的计算处理器配合专业计算软件使用自运动补偿的帧差法、背景法与光流法的联合算法对所述流动沙丘特征信息进行处理，例如对于一段视频图像来说，将前帧与之前的参考帧进行比较，找出它们之间的差异，如果视频中存在物体的运动，例如流动沙丘，这种差异就会是沙丘的运动信息。此外还通过ransac算法来估计模型参数，可提高整个图像分析的准确度。通讯组件包含无线通讯网络收发装置，借助通讯基站和通讯卫星，将来自计算分析组件的预警信息发送至地面数据中心，地面数据中心为管理整个光伏电站的核心，其接收到预警信息后将根据此预警信息制定下一步的巡检任务，并将新的指令通过通讯组件发送至巡检车。

15、一种沙漠光伏电站无人监控运维预警方法，其特征在于，该方法包含：

16、s01、巡检路线设定与巡检任务执行；

17、所述预警模块根据所述光伏电站的位置和所述巡检车的位置设定巡检路线，并将所述巡检路线发送至所述巡检车；所述巡检车按照所述巡检路线执行巡检任务；

18、s02、流动沙丘特征信息采集；

19、所述巡检车根据所述定位模块的指引行驶至所述光伏电站位置；所述采集模块对所述光伏电站周围流动沙丘特征信息进行采集；所述巡检车对每个所述光伏电站执行两次采集任务；

20、s03、预警信息生成；

21、所述预警模块结合所述定位模块显示的所述巡检车位置信息、所述光伏电站的位置信息和所述采集模块采集的所述流动沙丘特征信息生成预警信息。

22、整个光伏园区中可分布式的设置有多个光伏电站，且各个光伏电站之间存在一定的空间距离。在整个巡检任务开始时首先需要预警模块中的地面数据中心根据光伏电站的位置和巡检车的位置设定巡检路线。具体为，地面数据中心确定多个需要巡检的目标光伏电站，根据其在系统中的定位初步规划好巡检顺序，并确认当前巡检车的位置，结合巡检车的位置确定最优的巡检路线。巡检路线确定后将该信息通过通讯组件发送至巡检车，由巡检车开始执行巡检任务。

23、巡检车将依据巡检路线依次对目标光伏电站周围的流动沙丘进行视频图像采集；上述采集动作将进行两次，每次由采集模块采集的数据均会发送至预警模块中的计算分析组件，由计算分析组件进行专业分析。具体为：基于视频图像的流动沙丘数据处理主要通过图像算法来对比两次采集图像，两次采集图像拍摄于同一地点的不同时刻，通过补偿机器人自运动，获取两次视频中存在的沙丘移动特征参数，并计算视频中沙丘相对车体的空间位置，并根据数据获取的时间差计算流动沙丘的移动速度，由此预测该移动速度是否超过了安全阈值，并得到基于上述分析结果的预警信息。在上述过程中还包含采集模块对车身姿态数据信息的采集，保证两次图像采集的画面高度匹配，以提高分析软件对图像的识别精度。预警信息生成后由计算分析组件发送至通讯组件，通讯组件再通过无线通讯网络发送至地面数据中心。

24、作为本发明的优选，所述步骤so1包含子步骤，具体为：

25、s011、指引位置粗定位；

26、所述巡检车对比卫星组件获取的定位信息和所述光伏电站的实际位置，行驶至所述光伏电站的准确位置；

27、s012、车体位置精准定位；

28、所述巡检车根据激光组件指示，确定自身相对于所述光伏电站的精确位置与朝向。

29、指引位置的粗定位主要由巡检车借助卫星组件实现，在面积巨大的沙漠光伏园区中巡检，上述巡检车实时通过卫星组件与北斗卫星系统通讯，实时更新自身定位，以免偏离预定路线。

30、但是由于采集视频图象需要在同一地点不同时刻下，其中同一地点的匹配需要较高的定位精度，保证巡检车在相对光伏电站相同的位置对流动沙丘进行视频图像采集，便于后续的图像处理。由此需要借助激光组件对车体位置与朝向进行精准修正，该激光组件通过照射设置在光伏电站周围的定位标靶来矫正自身位置，满足两次视频图像采集的拍摄视角一致性需求。

31、作为本发明的优选，所述采集模块对每个所述光伏电站对应的所述流动沙丘特征信息的采集次数为两次以上。

32、同一地点不同时刻的流动沙丘特征信息采集至少需要两次才能形成明显的对比基础，在巡检车巡检过程中，在一次巡检路线的执行中，可依次对多个光伏电站进行第一次视频图像采集，在巡检路线的折返过程中，可依次对多个光伏电站进行第二次视频图像采集。并且，预警信息的准确程度与采集次数呈正比，即随着采集次数的增多，样本数据的数量增加，软件的分析精度和准确度均会提高，由此得到的预警信息将更加科学准确。

33、作为本发明的优选，计算分析组件使用自运动补偿的帧差法、背景法与光流法的联合算法对所述流动沙丘特征信息进行处理。

34、自运动补偿的帧差法是视频编码中常用的一种技术，用于减少视频序列中运动带来的失真。在帧差法中，当前帧与之前的参考帧进行比较，找出它们之间的差异。如果视频中存在物体的运动，例如流动沙丘，这种差异就会是沙丘的运动信息。背景法的目标是从视频序列中提取出动态的对象或前景，同时滤除掉背景中的静态部分。这通常涉及对视频序列进行分析，建立背景模型，然后对每一帧图像进行背景减除或分割，以便将前景和背景分离开来，由此可以将目标沙丘单独提取，分离掉背景中的其他干扰沙丘。光流法的基本原理是利用相邻帧之间的像素亮度变化来推断物体的运动方向和速度。通过比较相邻帧中像素的亮度差异，可以计算出每个像素在图像中的移动方向和速度，由此可整体计算出沙丘的移动趋势。

35、作为本发明的优选，所述计算分析组件使用orb特征点检测法配合ransac算法对所述流动沙丘特征信息进行对比分析。

36、orb特征点检测法是一种用于计算机视觉领域的特征点检测和描述方法。使用fast算法快速检测图像中的角点，这些角点被认为是“特征”点，对于每个检测到的特征点，计算其主要方向，使得后续处理中具有旋转不变性，使用检测到的特征点和其描述符进行图像匹配和识别。该算法可提高计算分析组件对具备旋转偏移性的视频数据的分析能力，降低对巡检车采集数据时的平衡要求。ransac算法常用于计算机视觉和图像处理领域，其主要通过随机选择数据点子集来估计模型参数，然后根据这个模型与所有数据点的拟合程度来评估模型的质量。该算法在光学流、图像配准和特征匹配等领域中具有较强鲁棒性，使其在处理带有噪声和异常值的数据时表现优异，可增强对流动沙丘的分析精准度。

37、作为本发明的优选，所述巡检车通过利用图像采集组件、激光组件和姿态感知组件获取数据，并结合slam多点定位算法优化自身巡检路线。

38、slam多点定位算法可以依托图像采集组件和姿态感知组件来实现定位和地图构建。具体的，通过计算机视觉技术，调用图像采集组件中摄像机捕捉到的环境图像，提取特征点进行三位重建，从而实现slam算法的定位和地图构建；通过激光组件获取精确的环境深度信息，构建高精度的地图；通过姿态感知组件估计机器人的姿态和运动状态实现slam算法的定位和路径规划。上述slam多点定位算法配合卫星组件的北斗导航，可保证巡检车具备精准的路线识别能力，保证工作的正常进行。

39、综上所述，本发明具有如下的有益效果：

40、1.通过带有定位能力和数据采集能力的巡检车来对光伏电站进行自动巡检，可以在节省人力资源的情况下获得高精准性、高科学性、高时效性的预警信息，并且运维人员不需深入沙漠工作，进一步提高了光伏电站的生产安全性。

41、2.定位模块卫星组件和激光组件，其既可以在大空间中实现远距离的准确定位，又可以实现巡检车针对目标光伏电站的位置精细调整，两种定位手段并用，极大的提高了该巡检车采集流动沙丘数据时的准确性。

42、3. 计算分析组件使用自运动补偿的帧差法、背景法与光流法的联合算法对所述流动沙丘特征信息进行处理；并使用orb特征点检测法配合ransac算法对所述流动沙丘特征信息进行对比分析，极大的提高了多组流动沙丘视频图像数据的处理准确度和科学性。