本发明属于光伏发电技术领域，具体涉及光伏发电站的全方位监测与智能化运维技术，尤其涉及一种光伏电站监测与运维一体化系统。
背景技术：
为缓解能源资源短缺和气候变化的影响，世界各国逐渐增加可再生能源领域的开发和投资力度，光伏发电由于其资源普遍性、安全可靠和无噪的特点，成为继风电之后各国竞相发展的可再生能源发电方式，在长期的能源战略中具有重要地位。截至2016年底，我国光伏发电累计装机容量数据显示，我国装机量近70GW，在今后的十几年中，中国光伏发电的市场将会由独立发电系统转向并网发电系统，包括沙漠电站和城市屋顶发电系统。由于国家战略的支持，中国太阳能光伏发电又将迎来新一轮的快速增长。
光伏电站一般安装在荒郊野外，或者屋顶，自然环境恶劣。在运行过程中，由于风沙、雪灾、阴影、碎片、污垢、鸟粪、电池板老化、电池板尺寸不统一、云雾遮盖或其他因素，太阳能组件效率会有不同程度的下降，而单个组件效率下降或损坏会带来系统整体的效率大幅下降。在我国西北地区大面积光伏发电群，影响发电量的因素中尤以风沙影响最为严重，占60％以上。因此如何有效的监控光伏电站的运行状态、监测电站环境并进行故障预警以实现对光伏电站的整体运维、最大限度的利用现有资源实现发电效率的最大化是光伏电站面临的重要问题。光伏电站的运维及存在的问题主要包括以下几个方面：
(1)光伏面板上灰尘的积累、热斑故障的产生会导致发电功率下降；
(2)光伏组件需要适时进行清扫；
(3)对光伏板的清扫频率过高会消耗大量不必要的物力财力，清扫频率过低不能满足维护要求；
(4)光伏电站的监测运维包含了多种信息，如何对这些数据进行有效的传输、储存、分析利用是光伏电站运维的重要环节。
技术实现要素：
针对现有技术的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种光伏电站监测与运维一体化系统，包含：发电功率监测系统、光伏面板灰尘自动检测清扫系统、基于无人机的光伏面板热斑故障快速检测定位系统、光伏电站环境监测系统、信息无线传输系统、全方位监测运维平台。实现光伏电站的运行状况监测与故障预警一体化、自动化、智能化。
为实现上述目的，本发明提供了一种光伏电站监测与运维一体化系统，所述系统工作原理包括如下步骤：
步骤1.发电功率检测方法：在光伏汇流箱内通过霍尔传感器检测光伏电池的发电电流及电压；
步骤2.通过光伏面板灰尘自动检测清扫系统监测光伏面板上灰尘的积累情况并进行自动清洁；
步骤3.通过携带定位系统的无人机监测光伏板的热斑现象；
步骤4.通过光伏电站环境监测系统监测电站所处环境的空气中灰尘浓度、温湿度、阳光辐照度等信息；
步骤5.通过信息传输网络连接所述步骤1、步骤2、步骤3和步骤4中的子系统数据到全方位监测运维平台，实时监测环境监测仪、汇流箱等关键设备的运行状态，具体处理过程为：
所述运维平台访问步骤5中的网络的服务器，实时传输监控数据；
所述步骤5中的全方位监测运维平台分析各数据后规划智能清洗机器人和无人机进行自动清洁和故障巡检；
读取各监测数据，生成数据图表；
并结合多次数据处理进行数据曲线图绘制和对比评估。
进一步地，所述步骤1中所述标发电功率检测方法的具体过程如下：
在光伏汇流箱内通过霍尔传感器检测光伏电池的发电电流及电压；
将所述传感器检测到的数据通过信息传输系统传输到电站的运维服务器之中；
通过高位ADC模块对所述传感器检测到的数据进行转换；
通过处理器以参考电压为基准将所述高位ADC模块转换的信息进行计算并存储到存储器中；
所述存储器中的信息通过采用Zigbee装置的通信模块进行发送。
进一步地，所述步骤3中所述通过携带定位系统的无人机监测光伏板的热斑现象的具体过程如下：
通过四旋翼无人机携带飞行控制单元、GPS定位设备、热成像摄像机、图像处理单元、无线通信模块；
所述四旋翼无人机沿规划好的任务路线飞行，并通过热成像摄像机获取光伏面板的红外图像；
通过所述图像处理单元分析红外图像判断是否有故障出现；
将所述GPS定位到的无人机位置和故障在图像中的相对位置相结合定位故障的实际位置；
通过无线通信模块发送故障信息。
进一步地，其特征在于，所述步骤4中所述光伏电站环境监测系统的具体工作过程如下：
通过多种传感器分别获取光照、湿度、粉尘浓度等信息，传送至控制器；
通过无线通信模块(ZigBee)将所述控制器获取的信息传输到信息传输网络服务器。
进一步地，所述步骤5中所述全方位监测运维平台的具体工作过程如下：
访问权利要求4中所述的网络服务器；
实时传输多种传感器采集的数据信息并进行数据分析；
将所述数据信息转换为图表；
进行数据曲线图绘制进行对比评估各运维系统的工作效益。
本发明提供了一种光伏发电站全方位一体化的监测运维系统，系统实现了监测和清洁工作的自动化与智能化，提高了工作效率。
1)无人机的应用使电站的故障检测能够自动进行并大幅提高了检测效率；
2)无线通信网络的应用使得电站的各系统连接起来，确保运维工作趋于一体化智能化。
附图说明
图1是本发明一较佳实施例的光伏电站监测与运维一体化系统结构示意图。
图2是本发明另一较佳实施例的电流电压监测的流程示意图。
图3是本发明一较佳实施例的多电流电压监测点组网流程示意图。
图4是本发明另一较佳实施例的光伏板表面灰尘量检测流程示意图。
图5是本发明一较佳实施例的运维平台示意图。
具体实施方式
下面对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
一种光伏电站监测与运维一体化系统，其工作流程如图1所示，具体包括如下步骤：
步骤1.发电功率检测方法：在光伏汇流箱内通过霍尔传感器检测光伏电池的发电电流及电压；
步骤2.通过光伏面板灰尘自动检测清扫系统监测光伏面板上灰尘的积累情况并进行自动清洁；
步骤3.通过携带定位系统的无人机监测光伏板的热斑现象；
步骤4.通过光伏电站环境监测系统监测电站所处环境的空气中灰尘浓度、温湿度、阳光辐照度等信息；
步骤5.通过信息传输网络连接所述步骤1、步骤2、步骤3和步骤4中的子系统数据到全方位监测运维平台，实时监测环境监测仪、汇流箱等关键设备的运行状态，具体处理过程为：
所述运维平台访问步骤5中的网络的服务器，实时传输监控数据；
所述步骤5中的全方位监测运维平台分析各数据后规划智能清洗机器人和无人机进行自动清洁和故障巡检；
读取各监测数据，生成数据图表；
并结合多次数据处理进行数据曲线图绘制和对比评估。
进一步地，所述步骤1中所述标发电功率检测方法的具体过程如下：
在光伏汇流箱内通过霍尔传感器检测光伏电池的发电电流及电压；
将所述传感器检测到的数据通过信息传输系统传输到电站的运维服务器之中；
通过高位ADC模块对所述传感器检测到的数据进行转换；
通过处理器以参考电压为基准将所述高位ADC模块转换的信息进行计算并存储到存储器中；
所述存储器中的信息通过采用Zigbee装置的通信模块进行发送。
进一步地，所述步骤3中所述通过携带定位系统的无人机监测光伏板的热斑现象的具体过程如下：
通过四旋翼无人机携带飞行控制单元、GPS定位设备、热成像摄像机、图像处理单元、无线通信模块；
所述四旋翼无人机沿规划好的任务路线飞行，并通过热成像摄像机获取光伏面板的红外图像；
通过所述图像处理单元分析红外图像判断是否有故障出现；
将所述GPS定位到的无人机位置和故障在图像中的相对位置相结合定位故障的实际位置；
通过无线通信模块发送故障信息。
进一步地，其特征在于，所述步骤4中所述光伏电站环境监测系统的具体工作过程如下：
通过多种传感器分别获取光照、湿度、粉尘浓度等信息，传送至控制器；
通过无线通信模块(ZigBee)将所述控制器获取的信息传输到信息传输网络服务器。
进一步地，所述步骤5中所述全方位监测运维平台的具体工作过程如下：
访问权利要求4中所述的网络服务器；
实时传输多种传感器采集的数据信息并进行数据分析；
将所述数据信息转换为图表；
进行数据曲线图绘制进行对比评估各运维系统的工作效益。
以上实施例公开的方法为风电场的建设者提供了一个光伏电站监测与运维一体化系统，有效的监控光伏电站的运行状态、监测电站环境并进行故障预警以实现对光伏电站的整体运维、最大限度的利用现有资源实现发电效率的最大化。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。