一种太阳能光伏板积灰在线监测装置的制作方法

本实用新型涉及一种太阳能光伏板积灰在线监测装置。

背景技术：

随着中国梦带动的经济发展，电力需求越来越大，而煤、石油等传统能源消耗殆尽，新能源的发展迫在眉睫。太阳能光伏发电是新能源发展中尤为突出的一项，也是以后主要的电力来源。然而太阳能光伏板的光电转换效率受积灰影响极为严重，积灰浓度从0逐步增加到4g/m2，仿真结果显示随着积灰浓度的增加，光伏输出功率受到明显的限制，单体最大功率点下降幅度分别为7.51％、13.27％、18.16％、22.24％。，某30kW光伏工程项目运行数据统计结果显示经清洁后光伏组件的输出效率有明显的提升，平均效率提高1.57％。可见积灰的在线监测及清洁是太阳能发电途径的重要一环，从根本上决定了未来发电方式的导向。而现在只依靠专家的经验来判断积灰清理的时间，这种有人为因素干预的方式的准确性有待考究，不具有可靠性，所以通过在线监测系统对积灰监测，并考虑到光伏板的安装方式、气候条件、安装地点，来确定积灰清理的时间是极其有必要的。

随着计算机技术的发展，图像技术已经应用到各个领域，并取得了飞速的发展，目前已经进入全面应用的新时代，形成了一门综合性的新学科。随着计算机视觉理论和模式识别研究的不断发展，遥感图像分析、视频监控系统已经广泛应用于各种工业现场中了。然而这些并不具有对图像进行相关分析和计算的功能。

技术实现要素：

本实用新型解决的技术问题在于提供一种基于图像颜色提取技术的太阳能光伏板积灰在线监测系统，针对图像颜色的RGB参数进行学习训练，符合电力系统的可靠性、及时性、准确性的运行要求，安全方便，为实现上述实用新型的目的可以通过以下技术方案实现本实用新型采用如下技术方案：

一种太阳能光伏板积灰在线监测装置，其特征在于该装置包括中心监控工控机(1)、数据库(2)，数据报警系统(3)，多通道数据采集卡(4)，CCD摄像机(5)，环境温度传感器(6)，太阳能光伏板温度传感器(7)，光照幅度传感器(8)和太阳能光伏板(9)；

所述中心监控工控机(1)分别与数据库(2)和多通道数据采集卡(4)相连，并能够进行数据的交换；所述CCD摄像机(5)，环境温度传感器(6)，太阳能光伏板温度传感器(7)和光照幅度传感器(8)收集的数据通过多通道数据采集卡(4)经传输网络传输至中心监控工控机(1)，所述CCD摄像机(5)，环境温度传感器(6)，太阳能光伏板温度传感器(7)，光照幅度传感器(8)通过太阳能光伏板(9)提供能量；所述数据报警系统(3)连接中心监控工控机(1)。

所述中心监控工控机(1)含有键盘(10)和显示器(11)。

所述中心监控工控机(1)含有拍照图像调用模块、图像处理模块、分析计算功能及检测预警模块；所述的拍照图像调用模块、图像处理模块及检测预警模块通过组态软件实现。

所述拍照图像调用模块采用MATLAB进行调用。

所述的图像处理模块是通过MATLAB对图像颜色值的R、G、B参数及其中心距进行计算及分析。

所述的MATLAB软件通过组态软件调用。

一种采用前所述的装置进行太阳能光伏板积灰在线监测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、设定标识点；在太阳能光伏板(9)正前方设置标示点，在标示点处布置CCD摄像机(5)；

步骤二、在光照幅度为200-1200W/m²的光照幅度下进行图像采集；

步骤三、将CCD摄像机(5)所采集视频传输到中心监控工控机(1)同时记录实时环境温度、太阳能光伏板温度、光照幅度；

步骤四、测量光伏板面安装倾斜角度；

步骤五、中心监控工控机内的MATLAB程序按照设置的频率在视频中截取图像，并实时在线计算所截取图像颜色值的R(红)、G(绿)、B(蓝)中的参数R、G、B分量；

步骤六、利用大数据理论，基于太阳能光伏板积灰图像RGB参数和发电效率的实验数据，构建其RGB参数与发电效率间定量关联计算模型；

步骤七、依据所建立的太阳能光伏板积灰图像RGB参数与发电效率间的定量关联计算模型，当CCD摄像机实时传入太阳能光伏板积灰视频，中心监控工控机可在线计算出图像的RGB参数，进而实时在线计算出太阳能光伏板发电效率；

步骤八、基于监测的太阳能光伏板温度值，依据太阳能光伏板功率温度系数，将发电效率修正为标准测试温度(或电池额定工作温度)所对应的数值，将该数值与标准测试条件(或电池额定工作温度条件)下的发电效率比对，得出太阳能光伏板积灰状态参数。

有益效果：

1)光伏电池板积灰后，其颜色值发生显著变化，本发明通过提取光伏板面视频图像RGB颜色值来表征积灰状态及其动态特性，实现光伏板积灰状态的在线监测与特征提取；

2)采用监控计算机实时提取分析光伏板积灰图像颜色值，依据所建立的光伏板颜色值与发电效率定量关联计算模型，在线实时分析光伏板的积灰状态，实现光伏板积灰状态及发电效率的非接触检测和定量分析；

附图说明

图1是积灰在线监测系统总体结构图。

图2是积灰在线监测系统工作流程。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本实用新型。

具体实施方式

结合附图对本实用新型进一步解释说明。

如图1～2所示，一种基于基于图像颜色提取技术的太阳能光伏板积灰在线监测系统，通过CCD摄像机采集图像并和温度、光照度数据一起传输到多通道数据采集卡上，形成标准信号，再与中心监测工控机互联，数据保存于数据库备用。对图像进行处理，计算彩色图像的RGB参数及其中心距，建立光伏板发电效率与RBG参数的相关关系。依据积灰产生经济损失和积灰清洗费用最小化原则，设置基于RGB参数的阈值，当所测参数达到阈值，发出报警，工作人员进行相关操作。

所述的CCD摄像机是一种电荷耦合器件，把光信号转变成静态图像传输到中心监测工控机上。在监测过程中采用定焦距拍摄，能采集80％以上的光伏板图像而不附带其他背景图像。

所述的温度数据通过非接触式红外温度传感器测量；光照幅度数据通过光照幅度传感器(单位W/M²)测量。所采集信号统一由数据采集卡收集再转换成标准信号传输到中心监测工控机。

所述的图像处理包括图像的采集、编码、存储、传输以及图像的显示、变换、增强、去噪、锐化、边缘检测、恢复和重建、图像的分割，图像的特征分析主要是对颜色特征的分析还有基于它们的推理、判断、决策和行为规则等。

所述的图像增强具体方法是基于模糊集理论的图像增强技术。

所述的图像去噪具体方法是基于小波系数相关性的图像去噪技术。

所述的图像锐化具体方法是基于拉普拉斯的图像锐化算法。

所述的图像边缘检测具体方法是基于灰色关联分析理论的图像边缘检测算法。

所述的图像分割具体方法是基于快速二维熵的加权模糊C均值聚类图像分割技术。

所述的图像颜色特征突出表现在色差方面，一般可以用颜色空间内两颜色矢量的欧式距离来判定。最常用的是Minkowsiki距离度量方法，幂次项的参数变化可以得到多种形式。引入协方差矩阵，得到椭球形的距离度量方法。为减少计算量，将色度、饱和度、亮度归一化处理，其差值综合求距离进行判断。

所述的图像颜色特征中灰度特征提取经常用到以下三个亮度方程。

PAL电视制式亮度方程：

L＝0.222r+0.707g+0.071b

NTSC电视制式亮度方程：

L＝0.299r+0.587g+0.114b

CIE推荐三基色相对亮度方程：

L＝r+4.5907g+0.0601b

所述的图像颜色特征的色度或饱和度不受照明条件的影响，称为颜色视觉不变性，即已知光源光谱分布可推算物面光学参数。对于光源色，颜色刺激函数φ(λ)＝S(λ)，其中S(λ)为光源的光谱功率分布。对于投射物体色，颜色刺激函数φ(λ)＝S(λ)τ(λ)，其中τ(λ)为光谱的投射率。对于漫反射物体，颜色刺激函数φ(λ)＝S(λ)β(λ)。β(λ)为光谱反射的因数或光谱辐亮度因数。

所述的RGB空间是一个三维立方体空间结构，分别用红绿蓝表示三个坐标轴，立方体底部R＝G＝B＝0处为黑色，顶部与其相对角R＝G＝B＝255处为白色。RGB空间能转换成任何颜色空间，实现由一组原色向另一组原色的转换，这是因为原色刺激都可以由其他组原色刺激的混合来合成。例如从RGB转换到R^·G^·B^·，可以写成如下形式：

R^·＝a₁₁R+a₂₁G+a₃₁B

G^·＝a₁₂R+a₂₂G+a₃₂B

B^·＝a₁₃R+a₂₃G+a₃₃B

所述的图像特征的颜色度量，给定一有代表性的彩色样品集，可得到一个彩色“平均”估计，用RGB向量a来表示这个平均色彩，令z表示RGB空间中任意一点，若它们之间的距离小于特定的阈值D₀，则z和a是相似的，z和a的欧式距离：

D(z,a)≤D₀的点是半径为D₀的实心球。球内部和表面的点符合特定的彩色准则；球外的点则不符合。

上式距离测度的推广如下：

其中C是希望分割的彩色典型样本协方差矩阵。使用边界盒能够简化运算，盒的中心在a上，沿每一彩色轴的尺度选择与沿每个轴取样的标准差成比例，标准差的计算只使用一次样本数据。

所述的图像特征中颜色相似性度量广泛应用于图像边缘检测、图像分割、图像检索以及图像压缩等领域。彩色图像常采用HSI颜色空间实现色差度量，常用RGB空间转换为HSI空间，现提出一种新的颜色相似性度量方法，避免的复杂的转换过程。

所述的新的颜色相似性度量方法，其特征为如果两种颜色的RGB值大小成比例，那么它们的色度和饱和度的值是相等的，亮度值成比例关系。设RGB空间的两种颜色向量分别表示为f和g，其中f＝(f₁,f₂,f₃),g＝(g₁,g₂,g₃).f,g之间的相关系数为r(f,g),则：

其中

当两个颜色向量方向相同时，f＝Kg(K为常数)，则r(f,g)＝1。随着两个颜色向量之间的夹角增大r(f,g)值减小，这样可以两种颜色在RGB空间内的r(f,g)来表示HSI空间中色度和饱和度的相似程度。r(f,g)越大，相似程度越大，反之，相似程度越小。

所述的新的颜色相似性度量方法中色度和饱和度相等时，亮度值可能相差很大，所以需要进一步的比较两种颜色的亮度，定义f,g之间的亮度相似系数k(f,g):

其中C＝3×255＝765，当两个颜色的亮度相同时，k(f,g)＝1，有亮度差时k(f,g)<1。

所述的新的颜色相似性度量方法中综合考虑色度饱和度相似系数和亮度相似系数对颜色特征的影响。对两个系数加权，设定权值来决定两个系数对颜色的影响程度，从而得到一个颜色相似性度量系数s(f,g):

s(f,g)＝α₁×r(f,g)+α₂×k(f,g)

其中α₁+α₂＝1，α₁>0,α₂>0,α₁>α₂。

只能以连续变化的数值范围来表示两种颜色的相似程度，而颜色相似系数的大小表示了颜色相似程度的大小。

所述的RGB颜色空间是最常用的颜色空间，虽然本身存在一定缺陷，但在自然环境中的光伏板积灰浓度是随着时间的增加而增加的，也就是说RGB参数会由大变小而不会发生跃动，所以设定一定的RGB参数阈值可以断定积灰达到一定浓度，进而与光伏板的发电效率联系，做出经济性比较，从而优化清理周期。

应理解，这些实施例仅用于说明本实用新型而不用于限制本实用新型的范围。此外应理解，在阅读了本实用新型讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本实用新型作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。