中國(guó)電建集團(tuán)江西省電力建設(shè)有限公司 張 龍

為保障人類(lèi)社會(huì)的可持續(xù)性發(fā)展，新能源逐步取代傳統(tǒng)化石能源是一個(gè)必然趨勢(shì)。在新能源行業(yè)結(jié)構(gòu)中，我國(guó)風(fēng)電、光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展尤為迅速，截至2022年第一季度，全國(guó)風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量約為3.4億kW（同比增幅17.7%）、光伏發(fā)電裝機(jī)容量約為3.2億kW（同比增幅23.6%），排名均為世界首位?？陀^上，我國(guó)風(fēng)電光伏產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展與國(guó)家新能源政策引領(lǐng)密不可分，如國(guó)家能源局發(fā)布的《關(guān)于2021年風(fēng)電、光伏發(fā)電開(kāi)發(fā)建設(shè)有關(guān)事項(xiàng)的通知》中，明確了風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電在實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”戰(zhàn)略上的重要性，國(guó)務(wù)院印發(fā)的《2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案》也明確指出，風(fēng)電光伏兩種新能源產(chǎn)業(yè)是“節(jié)能降碳增效行動(dòng)”的基礎(chǔ)和保障。

1 無(wú)人機(jī)智能巡檢概述

廣義上來(lái)講，無(wú)人機(jī)是一種航空設(shè)備，按其用構(gòu)型劃分種類(lèi)豐富、形態(tài)各異，如旋翼無(wú)人機(jī)、固定翼無(wú)人機(jī)、撲翼無(wú)人機(jī)等。狹義上來(lái)講，無(wú)人機(jī)是一種載具[1]，在風(fēng)電光伏故障檢測(cè)中的應(yīng)用的類(lèi)型主要是多旋翼無(wú)人機(jī)（如四旋翼、六旋翼無(wú)人機(jī)）。多旋翼無(wú)人機(jī)的優(yōu)勢(shì)在于，其能夠在各種復(fù)雜的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高操控性，如在特定高度懸停、在不平整的地面垂直起降、能夠低空低速飛行等。因此，要執(zhí)行無(wú)人機(jī)智能巡檢工作，一臺(tái)功能效用符合需求的多旋翼無(wú)人機(jī)設(shè)備是不可或缺的，除此之外，還需要在無(wú)人機(jī)設(shè)備上搭載數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)、紅外識(shí)別系統(tǒng)、RTK（real-time kinematic）定位系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)圖像識(shí)別系統(tǒng)、人工智能（AI自動(dòng)化）系統(tǒng)等。在此基礎(chǔ)上，無(wú)人機(jī)及所搭載的各種裝備，與地面站（客戶(hù)端+控制平臺(tái)）建立起數(shù)據(jù)鏈，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電光伏故障檢測(cè)數(shù)據(jù)的傳輸、存儲(chǔ)、處理等（如圖1所示）。

圖1 無(wú)人機(jī)智能巡檢系統(tǒng)示意圖

其中，無(wú)人機(jī)智能巡檢過(guò)程中數(shù)據(jù)收集工作，主要由高清紅外攝像頭完成，需要滿足白晝、夜間不同亮度條件下的工作需求。RTK定位技術(shù)即“實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位技術(shù)”，相比傳統(tǒng)的GPS定位技術(shù)適應(yīng)性更強(qiáng)、精準(zhǔn)度更高，利用兩個(gè)測(cè)量站載波相位觀測(cè)的方法，為無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)提供三維定位，尤其在山地、丘陵等障礙要素較多的環(huán)境下，可以較好地解決信號(hào)干擾、噪聲過(guò)大的問(wèn)題[2]。動(dòng)態(tài)圖像識(shí)別系統(tǒng)用于處理故障信息，該系統(tǒng)內(nèi)部包括了無(wú)線傳輸、動(dòng)態(tài)圖像處理、逐幀抽取、圖像增強(qiáng)等模塊，能夠精準(zhǔn)定位高速運(yùn)轉(zhuǎn)的風(fēng)電機(jī)組葉片缺陷。人工智能系統(tǒng)包括飛行自動(dòng)化、處理自動(dòng)化、“AI云”等要素，其中人工智能算法是關(guān)鍵，可用于自動(dòng)識(shí)別、提取關(guān)鍵檢測(cè)點(diǎn)，如風(fēng)葉、風(fēng)筒、絕緣子等，按照預(yù)先場(chǎng)景設(shè)定，可自動(dòng)分揀處裂紋、破損、無(wú)電等故障形式。

2 風(fēng)電光伏故障檢測(cè)的共同點(diǎn)與差異性

電力能源是現(xiàn)代文明的基石，在維系科技進(jìn)步、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、服務(wù)國(guó)計(jì)民生等各領(lǐng)域發(fā)揮著不可替代的作用。隨著“綠色環(huán)?！薄肮?jié)能低碳”“生態(tài)保護(hù)”等概念興起，傳統(tǒng)電力生產(chǎn)方式逐步瓦解，新能源電力（風(fēng)電、光電、水電等）生產(chǎn)因?yàn)榫哂锌稍偕膬?yōu)勢(shì)，已然成為全球電力能源的發(fā)展潮流。我國(guó)風(fēng)電光伏產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了系統(tǒng)性技術(shù)沉淀、激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，從產(chǎn)業(yè)規(guī)模及產(chǎn)品性?xún)r(jià)比上分析，已然是處在全球領(lǐng)導(dǎo)者地位。但這種優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)在技術(shù)、產(chǎn)能、價(jià)格等頭部領(lǐng)域，在風(fēng)電光伏故障檢測(cè)方面仍然有較大的提升空間。通過(guò)詳析分析風(fēng)電與光伏設(shè)備故障檢測(cè)的共同之處、差異之處，有利于更高效地運(yùn)用無(wú)人機(jī)智能巡檢技術(shù)。

2.1 風(fēng)電光伏故障檢測(cè)的共同點(diǎn)

直觀上看，風(fēng)力發(fā)電設(shè)備與光伏發(fā)電設(shè)備所處的空間均為自然環(huán)境，在故障檢測(cè)過(guò)程中，工作人員的場(chǎng)景切換較為頻繁、物理距離的絕對(duì)值偏大，由此導(dǎo)致了如下共同問(wèn)題。

一是單位時(shí)間內(nèi)的工作量較大，平均檢測(cè)效率較低。近年來(lái)，我國(guó)風(fēng)電光伏產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，總裝機(jī)容量不斷提升，這一現(xiàn)象對(duì)于故障檢測(cè)提出了巨大挑戰(zhàn)。以風(fēng)電為例，為了更好地利用風(fēng)力資源，主要建設(shè)在海上、草原、戈壁等地區(qū)，龐大的風(fēng)電產(chǎn)面積本身就造成了故障檢測(cè)壓力，再加上復(fù)雜的地理、水文等環(huán)境因素，采取人工方式很難高效地進(jìn)行檢測(cè)工作。

二是人工故障檢測(cè)方式面臨難度高、質(zhì)量差的問(wèn)題。無(wú)論風(fēng)電還是光伏，很多故障隱患并不明顯，如多晶硅太陽(yáng)能電池板出現(xiàn)裂紋、損傷，但很容易被植被、灰塵等覆蓋住，又如風(fēng)葉的涂層脫落、表面裂紋等，在高速運(yùn)轉(zhuǎn)的狀態(tài)下并不容易察覺(jué)，必須停機(jī)后借助攀爬設(shè)備近距離觀察。這無(wú)疑會(huì)導(dǎo)致風(fēng)電光伏故障檢測(cè)的復(fù)雜度提高，無(wú)法進(jìn)行經(jīng)常性的巡視[3]。同時(shí)，風(fēng)電光伏的供電系統(tǒng)也較為復(fù)雜，即便人工檢測(cè)的過(guò)程中，也需要用到大量設(shè)備，而自然環(huán)境下的溫度、壓力等變化，也會(huì)干擾到檢測(cè)的精準(zhǔn)度。

三是傳統(tǒng)人工故障檢測(cè)受到的限制條件過(guò)多，如后勤保障不到位、突發(fā)天氣情況、數(shù)據(jù)記錄誤差等，這樣就很難滿足風(fēng)電光伏故障檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。

2.2 風(fēng)電光伏故障檢測(cè)的差異性

一個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的構(gòu)成包括地基、電網(wǎng)接口、梯子、風(fēng)塔、風(fēng)葉、測(cè)量裝置、風(fēng)向追蹤裝置等，從結(jié)構(gòu)上來(lái)看，故障檢測(cè)是基于主要“垂直方向”進(jìn)行的（如圖2所示）。一個(gè)光伏發(fā)電機(jī)組包括多個(gè)光伏組件（太陽(yáng)能電池方陣），再經(jīng)由充電控制器、逆變器、配電柜、電子限荷保護(hù)裝置、防雷電隔離裝置等，最終并入到電網(wǎng)。從結(jié)構(gòu)上來(lái)看，故障檢測(cè)是基于“水平方向”進(jìn)行的（如圖3所示）。很顯然，風(fēng)電與光伏故障檢測(cè)方面，由于設(shè)備布局的不同，造成了巡檢路線模式的差異。

圖2 風(fēng)力發(fā)電設(shè)備故障巡檢路線（垂直）

圖3 光伏發(fā)電設(shè)備故障巡檢路線（水平）

3 無(wú)人機(jī)智能巡檢在風(fēng)電故障檢測(cè)中的應(yīng)用

3.1 無(wú)人機(jī)的機(jī)型及參數(shù)

作為風(fēng)電故障檢測(cè)裝置的搭載設(shè)備，無(wú)人機(jī)要能夠充分應(yīng)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的復(fù)雜環(huán)境，并對(duì)風(fēng)葉干擾具有一定的修正能力。適用機(jī)型的整體要求如下：一是具備較長(zhǎng)續(xù)航能力，由于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組間隔距離較大，需要無(wú)人機(jī)長(zhǎng)時(shí)間滯空，因此續(xù)航能力必須有所保障，可選擇油電混合動(dòng)力機(jī)型。二是配備高精度相機(jī)，為了避免風(fēng)葉與無(wú)人機(jī)碰撞，兩者之間必須保持一定的安全距離，可搭載30倍光學(xué)變焦相機(jī)（包括紅外功能），在20～30m左右的距離進(jìn)行監(jiān)控。三是無(wú)人機(jī)內(nèi)置巡檢路線規(guī)劃功能，即再終端控制平臺(tái)上，能夠基于電子地圖、定位系統(tǒng)等，同時(shí)安排多個(gè)檢測(cè)目標(biāo)，無(wú)人機(jī)能夠做到自主規(guī)劃最優(yōu)路線。四是基于人工智能技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別各種故障及潛在隱患，尤其要確保部件細(xì)節(jié)的檢測(cè)，如合模縫、扇葉形變、葉尖檢測(cè)等，具體參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 風(fēng)電故障檢測(cè)無(wú)人機(jī)參數(shù)

3.2 無(wú)人機(jī)智能巡檢流程

無(wú)人機(jī)智能巡檢應(yīng)用在風(fēng)電設(shè)備之前，需要先為人工智能系統(tǒng)提供足夠的人工檢驗(yàn)樣本，簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是從已經(jīng)存在各種類(lèi)型故障的風(fēng)機(jī)設(shè)備上，挑出具有代表性的，然后由無(wú)人機(jī)進(jìn)行巡檢并記錄信息，通過(guò)這種深度學(xué)習(xí)的方式，可以避免后期人工分析的麻煩。以風(fēng)葉為例，具體流程如圖4所示。

圖4 風(fēng)葉故障檢測(cè)識(shí)別模式

利用電子地圖，標(biāo)注一定區(qū)域內(nèi)風(fēng)電機(jī)組的位置，在執(zhí)行智能巡檢的過(guò)程中，由人工智能系統(tǒng)自動(dòng)規(guī)劃最優(yōu)路線。需要注意的是，這一過(guò)程中風(fēng)力發(fā)電機(jī)組并不需要停機(jī)，因此除了考慮外部環(huán)境的影響外，還要選擇一個(gè)適當(dāng)?shù)臅r(shí)間點(diǎn)，確保風(fēng)葉運(yùn)轉(zhuǎn)處在較容易識(shí)別的狀態(tài)下，如10:00～14:00時(shí)間段內(nèi)，外部光線的條件較為優(yōu)越。整個(gè)巡檢流程為：首先，確定初始化的風(fēng)機(jī)位置信息，基于人工智能自動(dòng)展開(kāi)風(fēng)機(jī)位置建模，并規(guī)劃巡檢路線。其次，根據(jù)反饋到客戶(hù)端的圖像數(shù)據(jù)，確定風(fēng)機(jī)朝向。再次，進(jìn)行定點(diǎn)圖片的拍攝，主要滯空位置是風(fēng)葉正向，下沉、上浮的區(qū)間為風(fēng)葉最低點(diǎn)和最高點(diǎn)，并從最高點(diǎn)繞道風(fēng)葉背面進(jìn)行觀測(cè)。最后，根據(jù)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)好的路線返航。

3.3 無(wú)人機(jī)智能巡檢路徑

對(duì)于一般風(fēng)電場(chǎng)的故障檢測(cè)而言，無(wú)人機(jī)智能巡檢路徑的設(shè)計(jì)不是一蹴而就的，需要在實(shí)踐過(guò)程中不斷調(diào)整算法，如基于遺傳算法、退火算法、蟻群算法等規(guī)劃無(wú)人機(jī)智能巡檢路徑，最后對(duì)比單次巡檢的實(shí)踐與故障檢測(cè)效果。比較有效的巡檢路線規(guī)劃方式，首先可以利用聚類(lèi)系數(shù)調(diào)整無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，獲得較為完整的風(fēng)電設(shè)備節(jié)點(diǎn)圖，再將平均風(fēng)力、海拔、濕度等平均值代入到數(shù)學(xué)模型中，如風(fēng)口位置應(yīng)該放在節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的哪一個(gè)位置最為優(yōu)越，可以基于蟻群算法達(dá)到最佳收斂速度效果；對(duì)于較為復(fù)雜的風(fēng)電場(chǎng)，首先可以執(zhí)行個(gè)體交叉，再執(zhí)行個(gè)體變異，由此模擬出退貨狀態(tài)函數(shù)產(chǎn)生的新個(gè)體。在此基礎(chǔ)上，執(zhí)行個(gè)體模擬退火操作，判斷抽樣的穩(wěn)定性，如果這種算法下的路徑較為穩(wěn)定，則可以進(jìn)行個(gè)體復(fù)制，輸出當(dāng)前最優(yōu)的個(gè)體。

4 無(wú)人機(jī)智能巡檢在光伏故障檢測(cè)中的應(yīng)用

4.1 無(wú)人機(jī)的機(jī)型及參數(shù)

由于光伏發(fā)電設(shè)備的垂直高度較低，對(duì)于無(wú)人機(jī)的飛行高度沒(méi)有太大要求，因此常規(guī)的多旋翼無(wú)人機(jī)都能很好地滿足要求。應(yīng)用于光伏故障檢測(cè)的無(wú)人機(jī)設(shè)備需要滿足以下的條件[4]：一是在光伏電場(chǎng)執(zhí)行智能巡檢任務(wù)時(shí)，能夠自動(dòng)避讓障礙物。二是在起飛、返航、落地等過(guò)程中，對(duì)于地面環(huán)境的要求較小。三是由于光伏發(fā)電設(shè)備以水平方向、大面積化鋪開(kāi)，因此也需要無(wú)人機(jī)具有出色的續(xù)航能力。四是在巡檢過(guò)程中可以自動(dòng)拍照、存儲(chǔ)、傳輸數(shù)據(jù)。五是為了便于在大空間內(nèi)定位無(wú)人機(jī)，自身要搭載較高精度的定位系統(tǒng)；具體參數(shù)見(jiàn)表2。

表2 光伏故障檢測(cè)無(wú)人機(jī)參數(shù)

4.2 無(wú)人機(jī)智能巡檢流程

針對(duì)光伏故障檢測(cè)，同樣需要人工檢測(cè)確立故障樣本，然后由無(wú)人機(jī)進(jìn)行智能巡檢，以提高故障檢測(cè)識(shí)別度，整個(gè)流程與風(fēng)葉故障檢測(cè)識(shí)別模式類(lèi)似。但區(qū)別之處在于，無(wú)人機(jī)智能巡檢光伏電場(chǎng)的過(guò)程中，是基于一定區(qū)域進(jìn)行的，這就需要考慮每個(gè)區(qū)域的光伏組件數(shù)量與如何分布。如太陽(yáng)能電池板以“n×n”的方式分布，為了快速進(jìn)行遍歷，比較適合采用螺旋形（由外向內(nèi)）的巡檢流程，這樣可以節(jié)省大量的飛行時(shí)間。如果太陽(yáng)能電池板以“m×n”的方式分布，需要考慮平面坐標(biāo)系內(nèi)X軸、Y軸的長(zhǎng)度比，在單位長(zhǎng)度內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量相同，如果X軸遠(yuǎn)超過(guò)Y軸的長(zhǎng)度（反之亦然），則比較適合采取“蛇形路線”，如果X軸與Y軸的長(zhǎng)度接近1:1，則比較適合采用“往復(fù)路線”。

4.3 無(wú)人機(jī)智能巡檢路徑

首先，在電子地圖上圈定光伏電場(chǎng)的范圍，按照太陽(yáng)能電池板的排列緊密程度，大致劃分出若干個(gè)區(qū)域。其次，在起飛之后獲取某一個(gè)區(qū)域的視頻、圖片數(shù)據(jù)，判斷該組數(shù)據(jù)中是否存在光伏組串。再次，如果存在光伏組串的問(wèn)題，需要重新計(jì)算巡檢列數(shù)、重新設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)彎策略，然后直線起飛重新開(kāi)始新一輪的檢測(cè)。最后，直到全部規(guī)避數(shù)據(jù)中的光伏組串問(wèn)題，確定最優(yōu)化的巡檢路徑。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，我國(guó)風(fēng)電光伏發(fā)展已經(jīng)突破了主要的技術(shù)壁壘與產(chǎn)能局限，且具有較強(qiáng)的市場(chǎng)、法律、政策等風(fēng)險(xiǎn)抵御能力，而影響風(fēng)電產(chǎn)業(yè)、光伏產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定的主要因素集中于運(yùn)維領(lǐng)域。因?yàn)轱L(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電的核心元件（如風(fēng)葉、葉輪鼓、太陽(yáng)能電池板、并網(wǎng)逆變器）長(zhǎng)期暴露在自然環(huán)境狀態(tài)下，隨著作業(yè)周期的延長(zhǎng)出現(xiàn)故障、損傷的概率隨之增加。因此，如何高效率、高質(zhì)量地實(shí)現(xiàn)風(fēng)電光伏故障檢測(cè)，是確保我國(guó)新能源產(chǎn)業(yè)平穩(wěn)發(fā)展的關(guān)鍵所在。