一种无人机光伏巡检定位系统及方法与流程

本发明涉及一种定位系统及方法，更具体地说，涉及一种无人机光伏巡检定位系统及方法。

背景技术：

中国太阳能资源非常丰富，理论储量达每年17000亿吨标准煤，太阳能资源开发利用的潜力非常广阔。中国地处北半球，南北距离和东西距离都在5000公里以上。在中国广阔的土地上，有着丰富的太阳能资源。大多数地区年平均日辐射量在每平方米4千瓦时以上，西藏日辐射量最高达每平米7千瓦时。年日照时数大于2000小时。与同纬度的其他国家相比，与美国相近，比欧洲、日本优越得多，因而有巨大的开发潜能。

根据《可再生能源中长期发展规划》，到2020年，中国力争使太阳能发电装机容量达到1.8gw(百万千瓦)，到2050年将达到600gw(百万千瓦)。预计，到2050年，中国可再生能源的电力装机将占全国电力装机的25％，其中光伏发电装机将占到5％。预计2030年之前，中国太阳能装机容量的复合增长率将高达25％以上。

百万千瓦级别的装机容量主要需要依靠大型地面电站，常见的大型地面光伏电站的装机容量多在100mw以上，组件朝向一致，无遮挡，以35kv及以上电压等级接入电网。其优势包括：初始投资低，设备数量少，安装维护方便；功率因数可达0.9，满足电网调度要求；充分利用逆变器的svg功能，减少svg投资及长期待机时的电量损耗；电站接入智慧能源管理平台，实现分散在不同区域电站的管理及智能化运维。

光伏组件作为露天放置的设备，受到环境周遭的各种影响，其组件上会出现各种异常状况，较为常见的有鸟粪、树枝遮挡，连接导线中的二极管损毁，接线故障导致的空载等。由于电池因为故障无法将发出的电量传输出去，这将导致电池片本身发热。

随着多旋翼无人机在地理测绘、电力巡检、应急救灾等方向的使用日趋频繁，多旋翼无人机的技术愈发成熟，飞行稳定性大幅提高，事故率逐步降低，挂载的传感器愈发小型化，原先轴距1m以上的无人机上才能挂载的红外相机，目前在0.6m轴距的无人机上已经可以挂载红外热成像与可见光的双光相机，此类无人机上手便捷，只需一人即可即可完成作业。

2、现有技术方案

现有的光伏组件故障定位常见的定位方式有三种：

一是通过驻场工人携带手持热成像设备对组件进行检测；

二是通过在汇流箱或是逆变器上增加采集设备，通过评判其电气特性定位故障位置；

三是通过无人机挂载可见光与红外的双光相机进行巡检拍摄。

对于地面集中式电站，为提高发电量，其占地面积通常非常辽阔，使用人工巡检的方式工作量巨大，很难覆盖整个场区，且对于部分地形较为恶劣的场站，人工巡检的方式甚至会威胁巡检人员的生命安全。

采用汇流箱或逆变器采集电气特征的方式虽然能直接的获取当前组串的故障现象，但由于其是组串级的设备，对于定位目标组件的最终位置，则较为无能为力。

直接采用无人机飞行拍摄的方式，存在如使用单点精度的卫星定位，则目标定位精度不够，而当其采用rtk时，会存在偏远地区无法使用等问题。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的上述问题，本发明的目的是提供一种无人机光伏巡检定位系统及方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种无人机光伏巡检定位系统，包括：无人机，所述无人机搭载相机；控制器，所述控制器包括航线规划单元、图像记录单元；所述航线规划单元设定无人机的起飞点和飞行路线，并对无人机的实际航线进行修正，使得无人机基于修正后的航线进行拍摄作业；所述图像记录单元在无人机拍摄作业过程中记录实时画面，并将拍摄作业数据传输至服务器；服务器，所述服务器将实时画面的照片进行整合，利用自动识别算法和红外缺陷算法对照片进行识别和筛选，并根据识别和筛选结果生成巡检结果。

进一步地，航线规划单元预设起飞点和理论航线，并将无人机的实时定位坐标与理论航线的起飞点坐标进行比对，计算得到两者偏差，并根据所述偏差对无人机的实际航线进行修正。

进一步地，拍摄作业数据包括无人机的飞行状态、时间、飞行高度、定位偏差、相机型号。

进一步地，服务器将识别到的缺陷以照片像素坐标系为基准进行标准，根据起飞点偏差对照片自带的定位信息进行修正，根据云台相机参数对照片畸变进行修正，再基于中心点坐标进行展开映射，获得照片中每个像素点与地理坐标系的对应关系，最后通过这三层转换矩阵将缺陷区域从像素坐标转换为地理坐标。

进一步地，服务器在所有照片完成转换后，对地理坐标重叠的缺陷进行去重，以此生成巡检结果。

为实现上述目的，本发明还采用如下技术方案：

一种无人机光伏巡检定位方法，包括以下步骤：设定无人机的起飞点和飞行路线；将无人机放置在指定位置，开始飞行；对无人机的实际航线进行修正，使得无人机基于修正后的航线进行拍摄作业；无人机完成拍摄作业；将拍摄作业数据上传；将实时画面的照片进行整合；利用自动识别算法和红外缺陷算法对照片进行识别和筛选；根据识别和筛选结果生成巡检结果。

进一步地，对无人机的实际航线进行修正的步骤包括：预设起飞点和理论航线，并将无人机的实时定位坐标与理论航线的起飞点坐标进行比对，计算得到两者偏差，并根据所述偏差对无人机的实际航线进行修正。

进一步地，拍摄作业数据包括无人机的飞行状态、时间、飞行高度、定位偏差、相机型号。

进一步地，利用自动识别算法和红外缺陷算法对照片进行识别和筛选的步骤包括：将识别到的缺陷以照片像素坐标系为基准进行标准，根据起飞点偏差对照片自带的定位信息进行修正，根据云台相机参数对照片畸变进行修正，再基于中心点坐标进行展开映射，获得照片中每个像素点与地理坐标系的对应关系，最后通过这三层转换矩阵将缺陷区域从像素坐标转换为地理坐标。

进一步地，在所有照片完成转换后，对地理坐标重叠的缺陷进行去重，以此生成巡检结果。

在上述技术方案中，本发明能够快速、准确的定位出缺陷组件的位置，作业时不需要作业人员过多调整，降低作业危险性与作业难度，减少外业任务人员的工作强度，同时提高结果位置的定位精度，以便后续进一步处理。本发明具有成本低廉、易于获取、易于操作、便于携带、灵活性高等特点。

附图说明

图1是本发明系统的结构示意图；

图2是本发明方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例进一步说明本发明的技术方案。

针对大型光伏电站无人机巡检结果定位困难的现状需求，本发明从无人机采集源头切入，开发自动飞行控制app(application，应用软件)，优化航线坐标参数，使得拍摄结果覆盖目标拍摄区域。拍摄结束后，拍摄结果根据地面高程信息进行展开，基于理论拍摄中心进行定位，而后将地理信息映射到拍摄结果上，即可获得较为准确的缺陷定位信息。在不提高拍摄设备成本的前提下，大幅提高缺陷映射精准度，为后续缺陷复查提供准确参考依据。

有鉴于此，本发明首先公开一种无人机光伏巡检定位系统和方法，本发明方法流程主要分为外业和内业，并且本发明的系统也适用于外业和内业的作业流程。本发明的外业指的是户外作业流程部分，而内业指的是非户外作业流程。

首先来说明本发明的系统架构，如图1所示，本发明的系统主要包括无人机、控制器、前端pc和服务器，其中无人机搭载相机，控制器进一步包括遥控器和pad，并且pad内部设置航线规划单元和图像记录单元。无人机及其相机、遥控器和pad应用于外业作业，服务器和前端pc应用于内业作业，因此服务器和前端pc可以设置在特定的机房中，在物理距离上可以远离无人机巡检的区域。

作为本发明的一种优选实施方式，本发明的无人机可以采用搭载云台相机的四旋翼无人机，优选采用matrice200系列四旋翼无人机并挂载zenmusext2双光相机，可采集带有拍摄位置gnss坐标的红外与可见光照片。pad运行app控制无人机飞行，飞行航线规划由crystalsky平板设备实现(以下简称pad)实现。前端pc则使用web页面进行功能操作。然而，本领域的技术人员应当理解，上述无人机、相机、pad、前端pc只是本发明众多选择中的一种，在本发明的其它实施例中，任何能够实现相同功能的无人机、相机、pad、前端pc均可以适用于本发明的系统。

参照图1，外业工作以无人机为核心，挂载双光云台相机，飞行过程中云台相机向无人机提供实时画面，经由图传发送至遥控器，最终显示在pad上，同时，无人机飞行过程中的实时状态信息也由该链路回传，拍摄结果存储在相机自带内存卡中。pad内置航线规划单元和图像记录单元，其中航线规划单元设定无人机的起飞点和飞行路线，并对无人机的实际航线进行修正，使得无人机基于修正后的航线进行拍摄作业，而图像记录单元在无人机拍摄作业过程中记录实时画面，并将拍摄作业数据传输至服务器。

作为本发明的一种具体实施方式，实际使用时，用户首先根据所选航线，将携带无人机到达该航线的预设起飞点位置，在pad上创建任务。然后pad中的app将基于当前无人机定位到的坐标与理论航线起飞点坐标进行比对，计算得到两者偏差，然后app将以该偏差对用户选中的航线进行修正，修正后的航线坐标将被打包上传至无人机，航线的第一个航点为起飞点坐标，高度为作标准高度。上传成功后，无人机将基于纠偏后的航线进行拍摄作业，飞行作业无需外部干预，任务完成后无人机将自动返航。

外业结束后转为内业作业，取出内存卡通过前端pc将照片上传至服务器，任务信息则由pad上传至服务器，服务器将实时画面的照片进行整合，利用红外缺陷识别算法对照片进行识别和筛选，并根据识别和筛选结果生成巡检结果，最终结果通过前端pc展示。

作为本发明的一种具体实施方式，飞行完成后，app将在无人机进入任务时和结束任务前分别验证无人机状态，确认无人机在飞行状态，然后记录当前utc时间，同时app记录当前任务的标准高度，起飞时的定位偏差，相机型号，这些信息将被一起打包上传服务器，用户在个人电脑上登录web前端页面，将机身内存中的照片全部上传，服务器将根据时间对照片归入相应的任务中。

照片上传完毕后，服务器将对单次任务中的照片进行整合，基于光伏组件红外缺陷识别算法对照片进行识别筛选，该视觉算法将识别到的缺陷以照片像素坐标系为基准进行标准，而后服务器将根据起飞点偏差对照片自带的定位信息进行修正，同时根据云台相机参数对照片畸变进行修正，再基于中心点坐标进行展开映射，获得照片中每个像素点与地理坐标系的对应关系，最后通过这三层转换矩阵将缺陷区域从像素坐标转换为地理坐标。在所有照片完成转换后，对地理坐标重叠的缺陷进行去重，即可在场站正射地图上获得全场站的巡检结果的定位情况。

作为本发明的另一方面，如图2所示，本发明还公开一种无人机光伏巡检定位方法，其主要包括以下步骤：

开始准备步骤：设定无人机的起飞点和飞行路线。

s1：将无人机放置在指定位置，开始飞行。当用户将无人机放置在指定位置后，通过地图交互，由用户选择飞行航线。

s2：利用app对定位误差进行记录，并对无人机的实际航线进行修正，使得无人机基于修正后的航线进行拍摄作业。

s3：将任务上传至无人机。

s4：无人机自动完成拍摄作业。在飞行过程中，pad自动对航线进行地理坐标纠偏后再通过无人机遥控器将其上传无人机，然后由无人机独立完成飞行及数据采集作业。

上述各个步骤属于外业步骤，即需要将无人机在户外对整个光伏场地进行飞行巡检作业。当外业作业完成之后，本发明后续的图像识别流程转为内业作业。

s5：利用pad将拍摄作业数据上传。具体而言，飞行任务完成后，数据照片量较多时，pad将任务信息(如任务名称、时间、航线偏差值、相机信息等)上传服务器，

s6：将照片上传至指定任务，即用户可以自行在前端pc的web前端找到任务上传照片，照片上传完毕后，服务器将对单次任务中的实时画面照片进行整合。

s7：利用自动识别算法对照片进行识别。该视觉算法将识别到的缺陷以照片像素坐标系为基准进行标准，而后服务器将根据起飞点偏差对照片自带的定位信息进行修正，同时根据云台相机参数对照片畸变进行修正。

s8：利用红外缺陷算法对照片进行坐标映射并筛选。该算法基于中心点坐标进行展开映射，获得照片中每个像素点与地理坐标系的对应关系，最后通过这三层转换矩阵将缺陷区域从像素坐标转换为地理坐标。

s9：在所有照片完成转换后，对地理坐标重叠的缺陷进行去重。

结果呈现步骤：根据识别和筛选结果生成巡检结果。

在上述步骤中，本发明并未像传统技术那样对光伏组件进行跟随，而是基于定位及找寻起始点的偏移来对整体坐标系进行修正，并依次对后续拍摄得到的畸变进行修正，最后基于相机视场角将像素点与经纬度进行线性对应。

通过本发明的系统和方法可见，本发明可满足电站快速定位场站内缺陷组件位置，其至少具有以下优点：

1.巡检设备具有携带方便、使用难度低、自动化程度高、成本低廉、灵活性高、进入门槛低等优势。

2.基于用户所选的巡检航线，本发明能自动修正坐标偏移，自动完成飞行作业，数据采集过程无需人工干预，采集结果在经过调整转换后获得其每个像素点的准确位置，缺陷亦可通过该位置进行调整。

3.本发明数据采集全面，还原度高，有效降低现场人员的工作强度、保障作业安全，提高巡检的效率、提升结果呈现效果。

本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。