[发明专利]一种基于深层神经网络的光伏板异物检测系统及检测方法

说明书

本发明提供了一种基于深层神经网络的光伏板异物检测系统及检测方法，检测系统包括光伏气象站、数据采集中心及控制分析中心，检测方法包括利用光伏气象站获取光伏电站现场气象数据、利用数据采集中心获取光伏板图像数据与光伏电站运行数据、利用Faster R‑CNN算法分析光伏板图像数据，检测光伏板上异物的类型与大致区域、利用注意力循环网络分析光伏板图像数据，辨识光伏板上异物的精确分布区域，最后通过分析视觉注意力图像，精确判断异物在光伏板上的分布区域，以异物占光伏板工作面积的比重、分布位置评估光伏板健康状态，本发明能对规模化光伏电站光伏板上的异物检测定位，解决了光伏电站人工巡视受主观干扰大、时效性不强的问题。

技术领域

本发明涉及太阳能光伏发电技术领域，特别是一种基于深层神经网络的光伏板异物检测系统及检测方法。

背景技术

光伏电站长时间运行，其光伏板板面会积累灰尘、鸟粪、落叶等异物，异物遮挡会减少光伏板的有效工作面积，降低光伏电站发电效率，形成光伏板热斑产生安全隐患。而目前光伏电站的维护主要依赖现场运维工作人员的工作经验，通过日常巡视检测有无光伏板异常遮挡，是否需要清洗。人工巡视的模式受主观干扰大且易产生视觉疲劳，无法满足光伏电站精确性定位、实时传输的巡检工作要求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于深层神经网络的光伏板异物检测系统及检测方法，借助深层神经网络精准定位、快速检测的能力，克服人工巡视光伏电站中出现的检测不及时、检测误差较大、建模分析检测结果不准确等问题，实现异物对光伏板影响情况的精确辨识与定量评估，以解决上述技术背景中所提出的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于深层神经网络的光伏板异物检测系统，包括光伏气象站、数据采集中心及控制分析中心，所述数据采集中心分别和光伏气象站和控制分析中心通讯连接，

所述光伏气象站用于获取光伏电站气象数据；

所述数据采集中心用于获取光伏板图像数据与光伏板运行数据；

所述控制分析中心收集以上数据并评估光伏板健康状态，并确定评估结果。

进一步的，所述光伏气象站包括：用于检测现场风力状况的风速风向变送器、用于检测日照状况的太阳能辐照度仪、用于检测环境温度的第一温度变送器以及用于给光伏气象站供能的光伏电池板。

进一步的，所述数据采集中心包括：

按设定频率采集光伏板工作区域图像数据的可见光高清相机；

用于检测光伏板板背温度数据的第二温度变送器；

用于检测光伏板运行数据的电压表和电流表；

以及与所述可见光高清相机、温度变送器、电流表以及电压表通讯连接的用于汇总传输数据的数据采集卡。

进一步的，所述控制分析中心包括高性能服务器，所述高性能服务器中搭建有注意力循环网络与多目标检测网络，所述注意力循环网络用于检测异物在光伏板上的大致区域和异物类型，所述注意力循环网络用于精确定位异物在光伏板上的分布区域。

5.一种深层神经网络的光伏板异物检测系统的检测方法，其检测方法包括以下步骤：

S1、利用光伏气象站获取光伏电站现场气象数据，记录备查；

S2、利用数据采集中心获取光伏板图像数据与光伏电站运行数据；

S3、利用控制分析中心部署深层神经网络算法分析光伏板图像数据，基于分析结果评估光伏板健康状态。