[发明专利]一种基于机器视觉的光伏电池板积灰状态监测系统及计算方法

说明书

本发明是一种基于机器视觉的光伏电池板积灰状态监测系统，其特点是：包括光伏阵列的输出端经汇流箱与直流/交流转换器的输入端连通，光伏阵列的背板与温度传感器的输入端连通；采集卡的输入端分别与温度传感器、高清摄像头、气象站和汇流箱的输出端连通，采集卡的输出端与计算机的输入端连通；直流/交流转换器的输出端与逆变器的输入端连通，逆变器的输出端与输电网连通；高清摄像头采集的图像经采集卡传输给计算机的输入端。并提供包括光伏电池板积灰图像灰度值计算和发电效率损失计算的光伏电池板积灰状态计算方法。系统具有结构简单、合理，造价低廉，测量周期短，工作效率高等优点；计算方法具有科学合理，适用性强，计算准确率高等优点。

技术领域

本发明涉及太阳能光伏发电技术领域，是一种基于机器视觉的光伏电池板积灰状态监测系统及计算方法。

背景技术

随着使用时间的积累，太阳能电池板的迎光面会积累一层灰尘，主要是无机物(SIO2)和有机物污染物(鸟粪等)，既减弱了太阳能电池板对光的吸收，影响电池板的发电量，也容易因“热岛效应”造成电池局部发热而损坏。当太阳电池板上布满灰尘时，其电能转换效率就会降低30～40％，若长期不清洁，蓄电池就不能保持足够的电量，以至于被频繁充电，从而导致其寿命缩短，影响其发电效率。

据统计，电池板积灰可以使太阳能电池板发电效率平均降低17％，严重时甚至能达到40％。相关研究表明，在污染较严重地区，累积30天不清理太阳能光伏电池板，光伏系统发电效率就会降低约50％以上。经过初步估算，如果光伏电站不采用任何清洁措施，每兆瓦光伏系统每年因为积灰问题而减少的发电量能够达到40万度/年，造成了巨大的经济损失。

然而目前并没有一套完整的装置来在线监测光伏电池板积灰状态，也没有一个明确的指标来判断光伏电池板的污染指数与清洁周期，仅仅依靠经验判断存在明显的误差，不仅耗费人力物力，也带来了巨大的经济损失。

发明内容

本发明的目的是，针对大型光伏电站电池板积灰导致光电转换效率下降，运维经济性降低，并危害到光伏电池板使用寿命等难题，提出一种基于机器视觉的光伏电池板积灰状态监测系统及计算方法，其特点是，能够在线监测光伏电池板积灰状态及各项发电参数，并提供在传统的通过电压电流来计算发电效率的基础上，附加光伏电池板积灰图像分析，在去除板面栅线对分析结果的干扰后准确计算图像平均灰度值，进而得到灰度值与电功率损失率关系模型。

1.实现本发明目的所采用的技术方案之一是：一种基于机器视觉的光伏电池板积灰状态监测系统，其特征在于：它包括光伏阵列1的输出端经汇流箱7与直流/交流转换器8的输入端相连通，光伏阵列1的背板与温度传感器3的输入端相连通；采集卡6的输入端分别与温度传感器3的输出端，高清摄像头2的输出端，气象站4的输出端和汇流箱7的输出端相连通，采集卡6的输出端与计算机5的输入端相连通；直流/交流转换器8的输出端与逆变器9的输入端相连通，逆变器9的输出端与输电网10相连通；高清摄像头2采集的图像经采集卡6传输给计算机5的输入端。

2.实现本发明目的所采用的技术方案之二是：一种基于机器视觉的光伏电池板积灰状态计算方法，其特征在于，它包括：

1)光伏电池板积灰图像灰度值计算

为了最大限度地减小条带噪声行对图像分析结果的干扰，首先消除光伏电池板上的银色栅线的影响，定位银色栅线所在行,然后用上下两行数据插值结果代替银色栅线，插值的关键是能够准确而有效地找出条带噪声行；由于银色栅线条带噪声的分布非常有规律,相邻条带噪声线之间的距离相同,每块光伏电池板的栅线数目也相同，因此可以通过统计每块光伏电池板可能的噪声数来判断条带噪声所在位置。整个定位过程以及光伏电池板积灰图像灰度值分析由下述方程组定量描述：

银色栅线位置确定：

(G_i,j-G)/G＞T (2)

两点的差值和绝对误差：