一种光伏电站清扫监控一体化管理系统的制作方法

本发明涉及智能清扫技术领域，具体地涉及一种光伏电站清扫监控一体化管理系统。

背景技术：

自20世纪70年代石油危机以来，光伏发电因其取之不尽、用之不竭、清洁无污染等特点在全球范围内迅速发展，截止到2020年6月，我国的太阳能发电装机容量已达2.2亿kw，同比增长16.4％，占总装机容量的10.7％，光伏行业迎来了高速发展时期，在未来依然具有巨大的发展潜力及光明的应用前景。而随着光伏行业的迅速发展，光伏阵列积灰已成为光伏电站运维面临的最严峻挑战之一，有研究表明，光伏阵列积灰对光伏电站发电量的影响每年至少在5％以上，全球每年因积灰降低发电量而造成的经济损失高达50亿美元。光伏阵列积灰给光伏发电系统带来的危害主要为包括：发电量降低、不可逆性腐蚀、热斑效应等，积灰覆盖造成其对太阳辐射的反射、散射和吸收，减小太阳辐射的透过率，使得光伏阵列接收到的太阳辐射量减少，导致其发电量下降，同时，积灰中的酸、碱性物质与空气中的水分容易发生化学反应，造成对组件玻璃盖板的不可逆性腐蚀，并且，积灰遮挡还会对组件表面形成保温效应，长期遮挡容易形成热斑，危害光伏面板正常运行。

传统的清扫方式使用拖把、橡胶刮条、软毛刷等简易装置，效率低下，难以满足大型光伏电站的清洗需求；而使用高压水枪、清洗车等工具，对于缺水地区清洗成本高，因此，寻找一种低成本、智能化的光伏阵列清扫技术解决光伏积灰问题、提高电站运维水平已是大势所趋。

技术实现要素：

本发明旨在提供一种智能化、可持续的光伏电站清扫监控一体化管理系统。

本发明技术方案如下：

一种光伏电站清扫监控一体化管理系统，包括：

积灰检测和预警模块，用于通过光伏阵列的运行参数判断其积灰状态，并在光伏阵列的积灰状态达到阈值状态时输出预警信号；

监控模块，与所述积灰检测和预警模块连接，用于在接收到所述预警信号时向智能清扫机器人集群发送清扫指令，并通过分析智能清扫机器人的运行数据优化清扫过程；

智能清扫机器人集群，用于接收所述清扫指令，并在所述清扫指令的控制下对光伏阵列进行全自动清扫，还将智能清扫机器人的运行数据发送到所述监控模块；

清扫效益评价模块，用于根据光伏阵列在清扫前与清扫后的运行参数的变化判断清扫效果，并结合光伏阵列的清扫收益数据进行动态优化，确定最佳清扫频率。

优选地，所述积灰检测和预警模块包括数据采集模块、实时计算模块、状态分析模块和预警模块；

其中，所述数据采集模块用于采集光伏阵列的全状态量数据，包括电流、电压和功率参数，并将其存入实时数据库；

所述实时计算模块用于根据从实时数据库调用的光伏阵列的运行参数计算其积灰系数；

所述状态分析模块中预存有光伏阵列的积灰系数与其积灰状态的对应关系，用于根据输入的积灰系数判断光伏阵列的积灰状态；

所述预警模块用于在所述光伏阵列的积灰状态达到积灰阈值状态时输出预警信号，并显示相应的预警信息。

优选地，所述实时计算模块通过计算光伏阵列的发电功率损失率，并将其作为光伏阵列的积灰系数α；

其中，pl、ps分别为当前环境下光伏阵列的理论发电功率和实际发电功率。

优选地，所述积灰检测和预警模块还包括图像识别系统，所述图像识别系统通过高清摄像头/红外摄像头按固定的时间间隔采集光伏阵列的可见光图像/红外图像；

所述实时计算模块还用于将光伏阵列的当前可见光图像/红外图像与基于深度学习算法建立的积灰状态图像集进行比对，通过识别与所述当前可见光图像/红外图像相匹配的积灰状态图像，并输出该积灰状态图像的积灰度作为当前可见光图像/红外图像的积灰度。

优选地，在所述积灰检测和预警模块中，所述状态分析模块还用于利用光伏阵列的当前可见光图像/红外图像的积灰度对光伏阵列的积灰系数进行校正，包括：

若所述积灰系数与所述积灰度的误差不大于10％，则判断光伏阵列的积灰系数在误差范围内，将所述积灰系数作为光伏阵列的积灰系数；

若所述积灰系数与所述积灰度的误差大于10％，则判断光伏阵列的积灰系数不在误差范围内，通过选取正常运行的光伏组件，人工测定其发电功率损失率作为实际积灰系数。

优选地，所述状态分析模块中，所述根据输入的积灰系数判断光伏阵列的积灰状态，包括：

当所述积灰系数α≤0.05，判断光伏阵列处于轻微积灰状态；

当所述积灰系数0.05＜α≤0.2，判断光伏阵列处于中度积灰状态；

当所述积灰系数0.2＜α≤0.3，判断光伏阵列处于严重积灰状态。

优选地，所述监控模块接收到所述预警信号后，根据光伏阵列的积灰状态制定清扫策略，并向智能清扫机器人集群发送包含有该清扫策略的清扫指令，其中，所述清扫策略包括清扫路径、清扫方式和清扫频率。

优选地，所述监控模块发送的清扫指令通过5g通信基站发送至所述智能清扫机器人集群；

智能清扫机器人上设置有控制器、5g通信模组、定位模组和清扫模组，所述控制器根据所述5g通信模组接收到的清扫指令控制所述清扫模组动作，并驱动定位模组将智能清扫机器人的运行数据，包括实时位置数据和运行状态数据发送给所述5g通信模组，再通过所述5g通信基站上传至所述监控模块。

优选地，所述清扫效益评价模块具体用于：

从实时数据库调取光伏阵列在清扫前与清扫后的运行参数，计算光伏阵列的清扫效果评价系数，包括第一清扫效果评价系数a1、第二清扫效果评价系数a2和第三清扫效果评价系数a3；

其中，i1、i2分别为光伏阵列在清扫前与清扫后的输出电流；

v1、v2分别为光伏阵列在清扫前与清扫后的输出电压；p1、p2分别为光伏阵列在清扫前与清扫后的输出功率；

以及，通过光伏阵列的清扫效果评价系数判断光伏阵列的清扫效果，包括：

当所述第一清扫效果评价系数a1、所述第二清扫效果评价系数a2和所述第三清扫效果评价系数a3均不小于5％时，判断光伏阵列清扫效果为优；

当所述第一清扫效果评价系数a1、所述第二清扫效果评价系数a2和所述第三清扫效果评价系数a3中的两个不小于5％时，判断光伏阵列清扫效果为良；

当所述第一清扫效果评价系数a1、所述第二清扫效果评价系数a2和所述第三清扫效果评价系数a3中的一个不小于5％时，判断光伏阵列清扫效果为合格；

当所述第一清扫效果评价系数a1、所述第二清扫效果评价系数a2和所述第三清扫效果评价系数a3均小于5％时，判断光伏阵列清扫效果为不合格。

优选地，所述清扫效益评价系统还用于：

计算光伏阵列在清扫后比清扫前增加的累计发电量，将其作为清扫收益s；

其中，p2(t)为光伏阵列在清扫后的功率随时间的变化函数；

t为光伏阵列在清扫后的功率p2再次达到清扫前的功率p1所经历的时间；

以及，综合考虑光伏阵列的清扫成本和清扫收益s，基于动态优化方法确定最佳清扫频率。

根据上述技术方案，通过积灰检测和预警模块、监控模块、智能清扫机器人集群和清扫效益评价模块对光伏阵列进行积灰监测、积灰预警、积灰清扫和清扫效益评价的一体化管理，以少人力、低成本、智能化的特点解决光伏阵列的积灰问题，同时提高光伏电站的运维水平。

本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：

图1是光伏电站清扫监控一体化管理系统的结构示意图；

图2是积灰检测和预警模块的结构示意图；

图3是光伏电站清扫监控一体化管理系统的工作原理示意图。

附图标记

光伏阵列1；智能清扫机器人集群2；高清摄像头3；5g通信基站4；实时计算平台5；实时数据库6；监控模块7；清扫效益评价模块8；积灰检测和预警模块9。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。

如图1所示，本发明提供了一种光伏电站清扫监控一体化管理系统，包括：积灰检测和预警模块、监控模块、智能清扫机器人集群和清扫效益评价模块。

积灰检测和预警模块用于通过光伏阵列的运行参数判断其积灰状态，并在光伏阵列的积灰状态达到阈值状态时输出预警信号。

监控模块与该积灰检测和预警模块连接，用于在接收到所述预警信号后向智能清扫机器人集群发送清扫指令，并通过分析智能清扫机器人的运行数据优化清扫过程。

智能清扫机器人集群用于接收所述清扫指令，并在清扫指令的控制下对光伏阵列进行全自动清扫，还将智能清扫机器人的运行数据发送到监控模块。

清扫效益评价模块用于根据光伏阵列在清扫前与清扫后的运行参数的变化判断清扫效果，并结合光伏阵列的清扫收益数据进行动态优化，确定最佳清扫频率。

根据本发明方案，通过积灰检测和预警模块、监控模块、智能清扫机器人集群和清扫效益评价模块实现对光伏阵列进行积灰监测、积灰预警、积灰清扫和清扫效益评价的一体化管理，以少人力、低成本、智能化的特点解决光伏阵列的积灰问题，同时提高光伏电站的运维水平。

在本发明一个优选的实施例中，如图2所示，所述积灰检测和预警模块包括数据采集模块、实时计算模块、状态分析模块和预警模块。

其中，所述数据采集模块用于采集光伏阵列的全状态量数据，包括光伏阵列的电流、电压和功率参数，并将其存入实时数据库。

所述实时计算模块用于根据从实时数据库调用的光伏阵列的运行参数计算其积灰系数。

所述状态分析模块中预存有光伏阵列的积灰系数与其积灰状态的对应关系，用于根据输入的积灰系数判断光伏阵列的积灰状态。

所述预警模块用于在所述光伏阵列的积灰状态达到积灰阈值状态时输出预警信号，并显示相应的预警信息。

在上述实施例的基础上，根据一个优选的实施方式，所述实时计算模块通过计算光伏阵列的发电功率损失率，并将其作为光伏阵列的积灰系数α；

其中，pl、ps分别为当前环境下光伏阵列的理论发电功率和实际发电功率。

在上述实施例的基础上，根据一个优选的实施方式，所述积灰检测和预警模块还包括图像识别系统，所述图像识别系统通过高清摄像头/红外摄像头按固定的时间间隔采集光伏阵列的可见光图像/红外图像。

所述实时计算模块还用于将光伏阵列的当前可见光图像/红外图像与基于深度学习算法建立的积灰状态图像集进行比对，通过提取积灰度特征来识别与所述当前可见光图像/红外图像相匹配的积灰状态图像，输出该积灰状态图像的积灰度，并将其作为当前可见光图像/红外图像的积灰度。

进一步地，所述实时计算模块还用于利用光伏阵列的当前可见光图像/红外图像的积灰度对光伏阵列的积灰系数进行校正，包括：

若所述积灰系数与所述积灰度的误差不大于10％，则判断光伏阵列的积灰系数在误差范围内，将所述积灰系数作为光伏阵列的积灰系数；

若所述积灰系数与所述积灰度的误差大于10％，则判断光伏阵列的积灰系数不在误差范围内，通过选取正常运行的光伏阵列，人工测定其发电功率损失率作为实际积灰系数。

进一步地，所述状态分析模块中，所述根据输入的积灰系数判断光伏阵列的积灰状态，包括：

当所述积灰系数α≤0.05，判断光伏阵列处于轻微积灰状态；

当所述积灰系数0.05＜α≤0.2，判断光伏阵列处于中度积灰状态；

当所述积灰系数0.2＜α≤0.3，判断光伏阵列处于严重积灰状态。

在本发明实施例中，一方面，实时计算模块从实时数据库中调用光伏阵列的实际运行参数和理论运行参数，并根据公式(1)计算光伏阵列的积灰系数，输出到所述状态分析模块；另一方面，实时计算模块中输入光伏阵列的现场可见光图像/红外图像数据，将该现场可见光图像/红外图像作为待匹配图像，基于深度学习算法建立的积灰状态图像数据集作为标准图像集合，对上述待匹配图像进行图像处理，将与该待匹配图像相似度最高的标准图像作为目标图像，该目标图像的积灰度可视为待匹配图像的积灰度，并直接输出到所述状态分析模块。

所述状态分析模块接收从所述实时计算模块输出的积灰系数和积灰度，并利用该积灰度对其积灰系数进行校正，再根据校正后的积灰系数判断光伏阵列的当前积灰状态。优选地，所述状态分析模块采用热力图形式实时展示光伏阵列中每一光伏组件的积灰状态，热力图中区块的不同颜色显示光伏组件的积灰程度，光伏组件的积灰状态越严重，区块颜色越深。当光伏阵列整体处于中度积灰状态/严重积灰状态时，预警模块输出预警信号，并通过web网站、手机app等多种形式发布相应的报警信息。

在本发明实施例中，所述监控模块接收到所述预警信号后，根据光伏阵列的积灰状态制定清扫策略，并向所述智能清扫机器人发送包含有该清扫策略的清扫指令，其中，所述清扫策略包括清扫路径、清扫方式和清扫频率。

在上述实施例的基础上，根据一个优选的实施方式，所述监控模块发送的清扫指令通过5g通信基站发送至所述智能清扫机器人集群。

智能清扫机器人上设置有控制器、5g通信模组、定位模组和清扫模组，所述控制器根据所述5g通信模组接收到的清扫指令驱动所述清扫模组动作，并控制定位模组将智能清扫机器人的运行数据，包括实时位置数据和运行状态数据发送给所述5g通信模组，再通过所述5g通信基站上传至所述监控模块。

优选地，在所述积灰检测和预警模块中，数据采集模块采集到的光伏阵列的全状态量数据、高清摄像头/红外摄像头采集到的光伏阵列的可见光图像/红外图像数据等均可通过该5g通信基站传输。5g通信方式具有高传输速率、大带宽等特性，保证光伏阵列的全状态量数据、可见光图像/红外图像数据以及清扫指令的传输实时性与稳定性。

在上述实施例的基础上，根据一个优选的实施方式，所述清扫效益评价模块具体用于：

从实时数据库调取光伏阵列在清扫前与清扫后的运行参数，计算光伏阵列的清扫效果评价系数，包括第一清扫效果评价系数a1、第二清扫效果评价系数a2和第三清扫效果评价系数a3；

其中，i1、i2分别为光伏阵列在清扫前与清扫后的输出电流；

v1、v2分别为光伏阵列在清扫前与清扫后的输出电压；p1、p2分别为光伏阵列在清扫前与清扫后的输出功率；

以及，通过光伏阵列的清扫效果评价系数判断光伏阵列的清扫效果，包括：

当所述第一清扫效果评价系数a1、所述第二清扫效果评价系数a2和所述第三清扫效果评价系数a3均不小于5％时，判断光伏阵列清扫效果为优；

当所述第一清扫效果评价系数a1、所述第二清扫效果评价系数a2和所述第三清扫效果评价系数a3中的任意两个不小于5％，另一个小于5％时，判断光伏阵列清扫效果为良；

当所述第一清扫效果评价系数a1、所述第二清扫效果评价系数a2和所述第三清扫效果评价系数a3中的任意一个不小于5％，另两个小于5％时，判断光伏阵列清扫效果为合格；

当所述第一清扫效果评价系数a1、所述第二清扫效果评价系数a2和所述第三清扫效果评价系数a3均小于5％时，判断光伏阵列清扫效果为不合格。

进一步地，所述清扫效益评价系统还用于：

计算光伏阵列在清扫后比清扫前增加的累计发电量，将其作为清扫收益s；

其中，p2(t)为光伏阵列在清扫后的功率随时间的变化函数；

t为光伏阵列在清扫后的功率p2再次达到清扫前的功率p1所经历的时间；

以及，综合考虑光伏阵列的清扫成本和清扫收益s，基于动态优化方法确定最佳清扫频率。在实际应用中，确定最佳清扫频率的依据是因积灰造成的电量损失费用与机器人集群清扫成本费用之和为最小。

本发明通过一个具体的实施例对光伏电站清扫监控一体化管理系统的工作流程进行阐述。

图3为光伏电站清扫监控一体化管理系统的工作原理示意图，该系统的工作原理如下：

积灰检测和预警模块9采集光伏阵列1的全状态量数据(电流、电压和功率等运行参数)，并通过5g通信基站4上传至实时数据库6，实时计算平台5从实时数据库6中调用光伏阵列的实际发电功率和理论发电功率数据，并将计算得到的发电功率损失率作为光伏阵列的积灰系数；

同时，由高清摄像头3采集到的光伏阵列1的可见光图像数据通过5g通信基站4送入实时计算平台5，实时计算平台5利用该可见光图像信息对光伏阵列的积灰系数进行校正，再通过校正后的积灰系数判断光伏阵列的积灰状态，当光伏阵列的积灰状态处于积灰阈值状态时报警；

监控模块7在接收到报警信号后，根据光伏阵列的积灰状态制定相应的清扫策略，并将包含有该清扫策略的清扫指令通过5g通信基站4发送给智能清扫机器人集群2，使得集群中的智能清扫机器人按照规划好的清扫路径、清扫方式和清扫频率等对光伏阵列1进行全自动清扫，同时，清扫机器人将自身的实时位置数据和运行状态数据通过5g通信基站4发送到监控模块7，以供监控模块7监控和优化清扫过程；

最后，清扫效益评价模块8从实时数据库6调取光伏阵列1在清扫前与清扫后的常规运行参数，包括电流、电压、功率数据等，根据清扫前与清扫后的运行参数的变化判断光伏阵列的清扫效果，并结合光伏阵列的清扫收益数据进行动态优化，确定最佳清扫频率，该最佳清扫频率可作为监控模块7制定下一次清扫策略的参考。

需要说明的是，如图3中所示的监控模块7、清扫效益评价模块8和积灰检测和预警模块9统一集成在后台系统中，实际应用中还可以分散设置保持通信连接。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。