［摘 要］文章針對光伏電站火災多發(fā)、監(jiān)測困難的問題，提出了一種基于YOLOv3 目標識別算法的無人值守光伏電站防火在線監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過多傳感器數(shù)據(jù)融合、異構(gòu)網(wǎng)絡通信等關鍵技術(shù)，實現(xiàn)了對光伏電站火情的早期預警和準確定位。試驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)在火情檢測準確率、數(shù)據(jù)傳輸效率、用戶交互體驗等方面均達到了優(yōu)異水平，可顯著提升光伏電站運維的智能化程度。

［關鍵詞］光伏電站；火災監(jiān)測；YOLOv3 ；多傳感器數(shù)據(jù)融合

［中圖分類號］TM615 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）07–0023–03

1 YOLOv3目標檢測算法原理及優(yōu)勢

YOLOv3 目標檢測算法作為一種基于深度學習的實時目標檢測方法，在計算機視覺領域被廣泛應用。該算法采用多尺度特征融合策略，結(jié)合不同感受野的特征信息，使得對目標的識別更加精準和全面。同時，YOLOv3 還引入了一種改進的骨干網(wǎng)絡Darknet-53，該網(wǎng)絡在保證檢測精度的同時大幅提升了運算效率，通過采用殘差結(jié)構(gòu)和跳躍連接等設計，Darknet-53 能有效緩解梯度消失問題，加速網(wǎng)絡收斂。此外，YOLOv3 還采用了一種新穎的預測器，將目標的類別概率和邊界框回歸任務巧妙地融合在一起，大幅簡化了后處理流程。這些突出優(yōu)勢使得YOLOv3 在無人駕駛、智能安防、工業(yè)檢測等領域得到了廣泛應用，并為解決關鍵的技術(shù)難題提供了新的思路。

2 光伏電站火災特征分析

光伏電站火災特征的復雜性和多樣性給火情監(jiān)測帶來了諸多挑戰(zhàn)：①光伏電站通常位于偏遠地區(qū)，環(huán)境條件惡劣，氣候多變，極易誘發(fā)各類火災隱患。例如，干旱多風的地區(qū)，枯草叢生，一旦發(fā)生電弧或短路等事故，極易引起草原火災。②光伏電站內(nèi)部結(jié)構(gòu)復雜，電氣連接錯綜復雜，任何微小的絕緣失效、接觸不良都可能引發(fā)電氣火災。③光伏電站的火災表征多種多樣，火情發(fā)展過程迅速多變。初期火情可能僅表現(xiàn)為輕微的冒煙或局部溫升，但在強風助燃下會迅速演變?yōu)槊骰?，并引發(fā)連片燃燒，這就要求火情監(jiān)測系統(tǒng)必須能夠及時捕捉到火災的早期征兆，并精準判別火情的嚴重程度和發(fā)展趨勢。

3 基于 YOLOv3目標識別的無人值守光伏電站防火在線監(jiān)測系統(tǒng)設計

3.1 數(shù)據(jù)采集與預處理層

數(shù)據(jù)采集與預處理層由分布式部署的多通道火情監(jiān)測終端和邊緣計算節(jié)點組成，前者負責采集多源異構(gòu)的火情數(shù)據(jù)，后者負責對原始數(shù)據(jù)進行去噪、增強、融合等預處理?；鹎楸O(jiān)測終端集成了可見光攝像頭（分辨率達1 920×1 080）、紅外熱成像儀（測溫范圍-20～550℃，靈敏度小于50 mK）、煙霧傳感器（靈敏度0.1%～10%/ft）等多種傳感器，通過RS-485總線與邊緣計算節(jié)點實現(xiàn)數(shù)據(jù)高速傳輸（速率可達10Mbps）。邊緣計算節(jié)點采用高性能嵌入式處理器（如Intel Core i7-8650U，主頻高達4.2 GHz），搭載高速緩存（如16GB DDR4 內(nèi)存）和大容量存儲（如512GBSSD），能夠?qū)崟r處理和存儲海量的火情數(shù)據(jù)。為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，該節(jié)點還部署了一系列預處理算法，包括小波去噪、直方圖均衡、圖像配準等。其中，小波去噪算法基于下述數(shù)學模型：