【摘 要】
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光伏发电系统中最核心的部分是太阳能光伏组件,它由若干太阳电池串并联连接并封装而成。光伏组件表面灰尘、鸟粪等颗粒的沉积会导致长期工作的光伏系统工作效率降低,影响光伏电站的正常运行。严重时还会产生热斑现象,损毁光伏设备。本文针对光伏组件清洁问题,研究并设计了一套以无人机为载体,能够自主执行光伏组件冲洗任务的清洁系统。在清洁任务中,系统还可以识别并定位光伏组件上的污渍和裂纹,并通过改变水压和喷淋方式的手
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光伏发电系统中最核心的部分是太阳能光伏组件,它由若干太阳电池串并联连接并封装而成。光伏组件表面灰尘、鸟粪等颗粒的沉积会导致长期工作的光伏系统工作效率降低,影响光伏电站的正常运行。严重时还会产生热斑现象,损毁光伏设备。本文针对光伏组件清洁问题,研究并设计了一套以无人机为载体,能够自主执行光伏组件冲洗任务的清洁系统。在清洁任务中,系统还可以识别并定位光伏组件上的污渍和裂纹,并通过改变水压和喷淋方式的手段达到要求的清洁效果。此外,系统还运用图像识别、航迹规划、智能控制等技术方法,实现了无人机轨迹优化和自主导航功能。本文具体的研究工作如下:（1）设计了一套机载的光伏清洁喷水装置,该装置能够通过调整不同的水压和喷淋方式,按照预设控制指令驱动水泵实现喷洒清洁液的功能。针对光伏清洗过程中水泵带来的反冲力对无人机稳定状态的影响,系统改进设计了能够满足无人机在清洗过程中补偿旋翼转速、保持倾角稳定的双闭环控制算法。飞行平台还通过无线通信实现了与地面上位机的数据交互,进一步增强了清洁系统的地空协同性,可以在上位机获取飞行数据并实现远距离的光伏清洗操作。（2）根据任务的具体工况要求,采用了定点控制飞行的方式,通过航迹规划,使无人机更能适应光伏电场和分布式光伏工作环境。在操作者手动执行完一次任务后,无人机可以根据记录的任务路径,通过先前的操作指令以及无人机飞行数据的实时跟踪功能,重复光伏清洁流程。（3）根据光伏组件的特征,选取了YOLOv3算法实现对视频图像中光伏板区域的回归提取。可以自主完成航迹规划与飞行、光伏组件定位清洗以及返航加水的工作,大大提高了光伏清洁系统的自主性。（4）使用两级检测算法对光伏组件表面进行检测,并对裂纹和存在的沉积物做特殊处理。在MS COCO数据集上,采用由Faster R-CNN改进后的R-FCN小目标检测算法,在与前者有同等的准确率情况下,检测时间大为缩短,提高了动态实时性和工作效率。
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