用于光伏板的清洁装置、热斑检测方法、介质以及设备与流程

本发明涉及光伏领域，具体涉及一种用于光伏板的清洁装置、热斑检测方法、介质以及设备。

背景技术：

1、随着光伏产业的快速发展，光伏电站的运维难度也在逐渐增大，热斑效应是光伏组件最普遍存在的问题，也是运维工作中需要着重检查的项目。热斑在光伏组件内会产生局部温升，对整个电池的工作效率和退化时间造成严重影响。热斑不稳定，当热斑处的温度超过了极限值后会使电池组件上的焊点熔化并毁坏栅线，从而导致整个太阳电池组件的报废。因此，在日常的运维工作中，需要对光伏组件进行定期检查，及时发现存在热斑的光伏组件，做好维护和更换工作。

2、针对光伏组件的热斑问题，采用人工定期巡查的形式或者采用机械检查，其中，已有公开号为cn109379040b的《基于机器视觉的光伏电站巡检清洁无人机及其清洁方法》给出了无人机对热斑进行巡查与清洁的方案，这一技术方案存在以下问题：无人机对热斑进行巡查与清洁和光伏板的日常清洁机器人为相互独立的两个设备，两者在结构上无法直接结合，则在同一光伏发电区域，需要同步配备一个清洁光伏板的日常清洁机器人以及一个巡查热斑的无人机，造成光伏发电区域的运维成本高。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本发明提供了一种用于光伏板的清洁装置、热斑检测方法、介质以及设备，解决了现有的光伏组件维护需要同步配备一个日常清洁机器人以及一个巡查热斑的无人机，导致光伏发电区域的运维成本高的问题。

2、为实现上述目的，在第一方面，本发明提供了一种用于光伏板的清洁装置，包括清洁组件、热成像仪、图像采集单元以及控制单元，清洁组件用于清洁光伏板；热成像仪设置在清洁组件上，热成像仪用于采集预设区域内的温度场信息；图像采集单元设置在清洁组件上，且与热成像仪置于同一高度设置，图像采集单元用于采集预设区域内的图像信息；控制单元与热成像仪、图像采集单元电连接，控制单元用于根据温度场信息以及图像信息判断光伏板是否存在热斑，并在输出光伏板存在热斑这一判断结果后生成第一提示信息，并将第一提示信息、图像信息以及温度场信息发送至服务端，第一提示信息用于提示光伏板存在热斑。

3、在一些实施例中，清洁组件包括框架组、清洁辊刷以及第一驱动单元，框架组包括上框架以及下框架，上框架与下框架相对设置；清洁辊刷设置在上框架与下框架之间；第一驱动单元设置在上框架或下框架上，第一驱动单元与清洁辊刷连接，用于带动清洁辊刷旋转。

4、在第二方面，本发明提供一种用于光伏板的热斑检测方法，适用于第一方面所述的用于光伏板的清洁装置，预设区域包括第一预设区域以及第二预设区域，方法包括：

5、获取图像采集单元所采集的第一预设区域的第一图像信息，预设区域包括至多一个光伏板，第一预设区域为清洁装置的停放区域；

6、将第一图像信息输入至训练完成的神经网络模型，根据神经网络模型的输出结果获得第一预设区域内清洁装置所停放的光伏板的第一光伏区域，记为基准区域；

7、获取热成像仪采集的基准区域内的第一温度场信息，并根据第一温度场信息计算第一温度场信息所对应的第一温度数据，根据第一温度数据获得基准温度范围；

8、获取清洁组件清扫过程中热成像仪所采集的光伏板的第二温度场信息，根据第二温度场信息计算第二温度场信息所对应的第二温度数据；

9、判断第二温度数据是否置于基准温度范围内，若否，则发出第一控制指令以及生成第一提示信息，第一控制指令用于控制图像采集单元采集第二预设区域的第二图像信息，第二预设区域覆盖第二温度场信息所对应的光伏板的第二光伏区域，第一提示信息用于提示第二温度数据存在热斑；

10、将第一提示信息、第二图像信息以及第二温度场信息发送至服务端。

11、在一些实施例中，将第一光伏区域记为清洁装置的初始位置信息，预设区域还包括第三预设区域，初始位置信息包括位置原点信息，方法还包括：

12、在清洁组件清洁光伏板时，发出第二控制指令，第二控制指令用于控制图像采集单元采集第三预设区域的第三图像信息，第三预设区域为位于当前清洁组件前进方向上的待清洁区域；

13、将第三图像信息输入至训练完成的神经网络模型，根据神经网络模型的输出结果判断第三预设区域内是否覆盖第三光伏区域，若是，则在位置原点信息增加一个单位坐标，得到光伏组件的清洁位置信息。

14、在一些实施例中，第一控制指令还用于获取清洁组件对应于第二温度场信息的清洁位置信息，记为异常位置信息，将异常位置信息与第二温度场信息、第一提示信息以及第二图像信息发送至服务端。

15、在一些实施例中，神经网络模型通过以下方式进行训练：

16、构建神经网络模型，该神经网络模型的输入参数为样本数据库中的样本图像以及光伏板的框架数据，输出结果为包含单个光伏板的数量以及每一光伏板对应的光伏区域；

17、样本图像包括含有不同形状与尺寸的光伏板的图像信息，光伏板的框架数据包括不同形状或尺寸的光伏板的框架数据；

18、读取样本数据库中的样本图像以及样本图像对应的光伏板的框架数据对神经网络模型进行迭代训练，得到训练完成的神经网络模型。

19、在一些实施例中，第一温度数据包括多个第一温度值；

20、根据第一温度数据获得基准温度范围包括：

21、将多个第一温度值按照数值从小到大排列，生成第一温度值数列；

22、获取第一温度值数列中置于首位的第一温度值，并记为第一基准温度值，获取第一温度值数列中置于末位的第一温度值，并记为第二基准温度值；

23、根据第一基准温度值以及第二基准温度值生成基准温度范围。

24、在一些实施例中，第二温度数据包括多个第二温度值，判断第二温度数据是否置于基准温度范围内包括：

25、将多个第二温度值按照数值从小到大排列，生成第二温度值数列；

26、获取第二温度值数列中置于首位的第二温度值，并记为第一待监测温度值，获取第二温度值数列中置于末位的第二温度值，并记为第二待监测温度值；

27、判断第一待检测温度值与第二待检测温度值是否置于基准温度范围内。

28、在第三方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现在第二方面所述的方法。

29、在第四方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现在第二方面所述的方法。

30、区别于现有技术，上述技术方案中，清洁装置包括清洁组件、热成像仪、图像采集单元以及控制单元，清洁组件能够用于清洁光伏板，热成像仪与图像采集单元均设置在清洁组件上，控制单元用于根据热成像仪所采集的预设区域内的温度场信息，以及根据图像采集单元所采集的预设区域内的图像信息，判断光伏板是否存在热斑，并在输出光伏板存在热斑这一判断结果后生成第一提示信息，将该第一提示信息、图像信息以及温度场信息发送到服务端，便于运维人员对存在热斑的光伏板进行清理或者更换。本技术方案将热斑检测功能集成在光伏板的清洁装置上，则在光伏板的日常清洁维护中即可同步实现光伏板的热斑检测功能，提高了光伏板的热斑检测与维护效率。

31、上述
技术实现要素：
相关记载仅是本发明技术方案的概述，为了让本领域普通技术人员能够更清楚地了解本发明的技术方案，进而可以依据说明书的文字及附图记载的内容予以实施，并且为了让本发明的上述目的及其它目的、特征和优点能够更易于理解，以下结合本发明的具体实施方式及附图进行说明。