面向光伏电站自动运维的智能技术与应用研究

浙江大学颜文俊教授课题组时间：2025年9月21日 技术背景 02智能巡检 目录 04拓展研究 个人简历 浙江大学教授博士生导师，长期从宰控制科学与程智能制造、智能电网，项目工程管理等领域的研究。1994年师从孙优资院士获工业自动化博土学位，1996年在浙江大学电工学流动站究成博士后工作，先后担任浙大电气自动化研究所所长浙大台州研究院院长。获新江省科技进步奖，获2006年度国家教育部科技进步二等奖等。主持国家重点研发计划光伏组件逆变器及系统实证技术规范和标准体系研究典型气候条件下光伏系统实证研究和测试关钱技术（子课题）国家自然科学基金面上项用基于线性矩阵不等式的低阶优化控制器设计风力发电机组齿轮箱混杂故障智能综合转识与复合诊断研究国家863项目，“海上风电场建设关键技术研究-浦上风电送出系统设计技术研究费日以及多项重大横尚项目。获授权发明专利20除余项。主编控制理论0A教制参与编著智能预测控制及其应用”“电气工程师手册控制工程手册”中国电力百科（第三版）是IEEE Trans AC IEEE Trans.ASETJCA自动化学报等杂志的审稿人3国家自然科学基金，国家863项目评审自前担在中国自动化学会智能制造系统专业委员会副主任，浙江省自动化 学会副理事长，IEEEHangzhouChapter副主席，中国能源学会常务理事浙江省电力学会智能制造专委会到副主任 项目来源： 1、国家重大专项：复杂气候条件下光伏关键部件实证研究2、浙江省尖兵计划：光伏电站智能运维关键技术研究与示范3、华为科技项目：光伏电站故障定位与缺陷分类阳光电源项目：光伏电站健康度评估技术5、国电投四川项：基于物联网的光伏电站智能监控 01技术背景 技术背景 国际能源署光伏电力系统计划（IEAPVPS）发布了2025年全球光伏市场纵览》报告显示： 截至2024年医，全球光伏累计装机容量从2023年的1.6TW大幅增长至2.2TW以上，新增光伏系统装机量超过600GW.2024年，全球至少有34个国家光伏新增装机容量超过1GW，较2023年的29国有所增加。目前有25个国家的累计装机总量突破10GW，其中7个国家超过40GW2024年我国年度新增装机容量再度攀升至357.3GW，约占全球新增装机容量的60%值得关注的是，截至2024年底，中国光伏装机规模已占据全球近半壁江山光伏发电量首次达到全球电力消费的10%。随若光伏发电装机容量的增速超过电力消费增速，正以越采越大的规模替代煤炭和天然气发电。日前已有超过25个国家的光伏装机容量能够满足国内10%以上的用电需求，其中近半数国家光优发电渗透率已接近载超过20%。 本是新 技术背景 随若光伏电站基础设施大规模快速扩张，其后期运维市场也在不断扩大，追切地需要高效、可靠的运维手段来实现光伏电站的状态评估和早期故障检测策路。在整个光然系统中，光伏运维包含了电站所使用的所有硬件。交流侧器件：逆变器、母线盒、升压站等。发生故障频率低，但对发电量影响较大，交流侧的运维手段与自前传统电网有相敏性：直流侧器件：光伏组件、支架、连接电缆等。在直流端的光伏组件，由于光伏组件数量较多，故障不易发现，且发生频次较多，对发电量影响占有重要位置。 光伏电站自动运维关键在于：巡检与治理。难点在于：场景多样、复杂 技术背景 来是制新 技术背景 本是制新 技术背景 针对目前光伏电站运维效率低下及智能化水平不高的问题显，追切需要开展光伏电站智能运维关键技术研究及示范应用，突破多源图像的光伏组件缺陷诊断与分析等多项关键技术研制光伏电站智能运维软件平台，实现光伏电站全生命周期的智能监控及智能运维，降低运维成本，提升光伏电站运维水平和运营效率， 基于无人机拍摄的热红外、可见光和EL的光伏图像进行缺陷诊断，结合单源图像并基于缺陷知识库，开展缺陷类型关系分析与缺陷类型联合诊断，构建多源图像协同的缺陷诊断方法，实现优势互补与聚合精化，最终目的是达到要求的光伏缺陷诊断效率和精度。在此基础上，采用智能化方法，实现光伏组申的自动清洗。 技术背景01 02智能巡检 目录 04拓展研究 智能巡检-概述2 关键技术； 光伏巡检必要性： 产品特色： 遮挡降低发电效率缺陷降低发电效率光伏电站潜在风险光伏电站价值评话 基于无人机地图重建支架、组件信息提取基于多光融合的缺陷诊断技术无人机巡检路径规划缺陷定位及显示技术智能模型轻量化技术多机协同与调度 1安全高效2.少人值守3.跨域运维4、集中监控5、全面诊断6、精准定位7数智并举8、科学评估 光伏巡检难点： 光伏电站场景多样人工巡检费时费力故障多样难于目测光影等干扰因素多 主要技术指标 可见光检测：准确率高于95%，召回率高于95%2、红外检测：准确率高于98%，召回率高于97%3、EL检测：准确率高于979%，召回率高于95% 、智能巡检-技术路线 基于无人机的光伏电站监测与故障诊断智能检测系统 本是制新 2、智能巡检-技术路线 将航拍组件进行唯一ID标识和索引，将组件可见光、红外等图像信息与空间地理位置信息进行关联，以便后续对缺陷组件进行准确定位。 多光谱图像采集与索引 本是制新 、智能巡检-技术路线 基于电站系统无人机巡检现场集的海量多源（可见光/红外）图像大数据，利用人动和模型驱动，并结合逻辑、先验和知识，对可视故障与红外故障数据进行型及其对电站发电效率的影响，为电站运维提供辅助决策。 智能巡检-技术路线 请景自动巡检过程中会出现新的未知故障类型数据不充足、不平衡：机载边缘设备运算能力有限 自棕减少人工千预和专家知识系统的介入，降低边像设备的运算能力 提出其在线终身学习识别系统，自主识别未知数据并分类更新数据库，同时在线更新模型：，采用数据增强，迁移学习的深度学习算法，解决样本数握少不均的问题：迁移网络层次特征减少网络层深度解决边缘设备（edgedevice）的计算能力不足的问题：对故障特征进行提取与分类。提出deepembeddedrestrictedcluster算法对未出现过的故障进行区分，引入pointwiseconvolutionlayer降低网络复杂度，减少运算。模型size减少1/100，计算时间提升55.8% 基于边缘设备的未知故障数据的在线学习和识别系统 本是所 、智能巡检-技术路线 为解决传统图像处理算法售裤性不足的问题，使用融合了特征信息的SSD对单个组件的位置获取和类型识别针对无人机计算资源不足的现状和实时在线检测的需求，采用单步检测+单层检测算法，map为88.19%。需要59M存储空间747M显存，耗时约为0.18S 基于红外图像的光伏组件早期缺陷检测 2、智能巡检-技术路线 电致发光(electroluminescent）称电场发产生电场，被电场激发的电子碰击发光中心而引致电子在能级间的跃迁、 智能巡检-技术路线 ◆光伏发电系统健康状态评估与缺陷及故障预测是实现高效运维的基础智运维决策是实现高效供成本运维的关键。融合利用光伏系统电气和气象及历史数据等多维、多尺度信息，建立光伏系统综合评估模型，采用模糊推理与层次分析等方法综合评估系统发电效率，利用深度学习技术挖掘光伏系统故障及缺陷机理，综合考虑光伏系统可靠性、运维成本、经济效益等指标及多种运维手段与模式，高效决策光伏系统运维方案，降低运维成本、提升发电效率是光伏系统智慧运维驱待解决的关键技术之一 融合技术在光伏电站运维若干思考 融合技术在光伏电站运维思考可见光+红外融合 2、智能巡检-技术路线 多模态特征融合的双流目标检测算法架构 智能巡检-主要成果 2、智能巡检-主要产品 三、EL缺陷读图软件 智能巡检-主导产品 智能巡检-主导产品2、 五、智能云诊断管控平台 物联技术边端云部署精准定位跨域管控智能轻量化全面分析自动报表 2、智能巡检-收益分析-经济效益（100MWp电站为例 注：1.运维外包质用按照0.03元/瓦/年计，现场6人，2.智维中心人员按照2人编制；3.质保外维保按照维护费用、部件维修更换费用每站5万/年计算：4.其他：无人机保险、电油报度更换、飞手资质及民航资质维护等，按4万/年计算。结论： 智能运维方式5年总投入473万元，外包运维方式总投入1844万元，智能运维5年节省运维资金1371万元，节省比例为74.35% 智能运维方式8年总投入576.8万元，外包运维方式总投入3014万元，智能运维8年节省运维资金2437.2万元，节省比例为80.86% 01技术背景 02智能巡检 目录 拓展研究 智慧清洗3 清洗必要性与难点： 智慧清洗关键技术： 光伏电站场景豆杂、污染多样环境复杂、危险性高遮挡影响发电效率遮挡导致组件损坏，井可能引发电站火人工清洗成本高、效率低 实时监测、精准定位任务智能安排路径优化规划按时、按需清洗决策智能螺知与电力数据台分区部署与调度优化 主要技术指标： 安全自主延长寿命经济高效柔性互通精细独到 清洗速度是人工2-3倍。清洁度是人工1.5-2倍。发电效率提高20%-40% 分布式光伏典型场景 3、智慧清洗-技术方案 针对多场景、广需求进行开发。无人机与清扫机器人构成光伏阵列智能巡检与清洁的系统执行主体（无人机主要用于实现光伏阵列的邀检以及轻量化清扫机器人的投运回收，清扫机器人实现光伏阵列的自主无人清洗）智慧管理平台通过5G网络对无人机和清扫机器人（含自主开发嵌入式系统进行通信、调度与指挥，并实现数据汇总、共享与分析，实现键式启动运行 智慧清洗-技术方案 清洗指数 清洗策略 融合气象、电量、巡检报告，预告清洗指数：轻度污染中度污染重度污染 任务智能安排路径优化规划监控+清洗融合定时+需求协同多场景适配自动出具报告 3、智慧清洗-主要成果 智慧清洗-主要成果3、 智慧清洗-效益评估3、 01技术背景 02智能巡检 目录 04拓展研究 拓展研究-光伏设计优化4s 拓展研究-24小时全天候EL测试仪测试设备研制4、 感谢各位聆听！ 当前多类型能源加快集成和互联，导致能源系统日益庞大和复杂。聚焦新一代人工智能在新能源电力系统领域的理论与应用，特别是智能学习（深度学习、强化学习、对抗学习等）万法（新模型新应用）研究，来解决复杂能源系统的优化运行决策、智能高效运维和主动安全防御关键科学和工程问题。 浙江大学颜文俊教授课题组