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基于图像识别与数据建模技术的新能源场站发电组件故障分析与数据处理云平台研究与应用
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2019 年(第七届)电力科技管理论坛 - 642 - 存储、数据共享的综合性装备。最终实现前端数据 采集,后台数据分析,提出检测后建议;建立数据 库,系统内单位数据资源共享;针对长期业务建立 设备检测电子档案,结合历次检测结果分析设备健 康趋势,为客户提供设备维护信息建议。积极推进 成果转化,实现落地应用。 2.2 课题内容 以目前较为成熟的无人机集成各类传感成像设 备为基本数据获取工具,提升新能源发电巡检的数 据获取效率和数据量,利用图像识别技术研发特定 目标的识别算法,提升目标检测的效率和准确度, 利用地理信息系统技术研发设备 GIS 系统,提升目 标定位的效率和精确度。开发一套针对新能源光伏、 风机、输电线路等设备巡检大数据分析与数据量化 检测系统平台。 该系统平台利用无人机、 图像识别、 地理信息系统以及数据可视化等技术解决新能源发 电设备“巡、检、监、察”等难题,主要为新能源 发电、输电以及运维企业等提供光伏组件、风机塔 筒叶片以及输电线路的巡检管理解决方案,同时也 可应用于其他火电、 工程、 农林等领域的巡检管理。 具体内容如下: 2.2.1 输电线路精细化巡检 新能源场站输电线路多建于高山、丘陵地区, 线路长度长、 杆塔数量多。 采用传统人工巡检方式, 受现场道路通行条件制约效率低,准确性也容易出 现偏差。通过以无人机为辅助载体,搭载可见光和 红外设备,对输电线路、杆塔及配件进行巡检,采 集杆塔和线路多角度成像信息,有针对性观测导线 本体、绝缘子串、杆塔基础、附件、标志牌和通道 等,查看是否出现锈蚀、松动、裂纹、影响线路安 全的障碍物等。同时利用点云数据处理技术,重建 杆塔和通道三维模型,根据杆塔位置信息,对线路 走廊点云进行分档处理。对各档激光点云数据进行 地物识别和提取,如电力线、杆塔、植被、地面、 公路、低等级电力线、建筑物等。筛选出异常信息 及定位提供给业主,供其作为制定消缺方案与计划 参考。 2.2.2 光伏组件热斑效应诊断 光伏场站目前形势多样,有集中式、分散式; 有的安装于屋面、有的安装于平原、有的安装于山 地和丘陵。正常运行期间,传输回场站监控平台的 电流、电压数据能对方阵、组串整体运行趋势做出 判断,采用人工现场对组件存在的故障点精确查找, 受地形、位置影响工作量很大,同时也存在漏检的 可能性。 通过以无人机为辅助载体,搭载红外光与可见 光设备,对现场进行影像数据采集,影像数据导入 分析软件与标准模型进行比对,分析判别出故障类 型及位置信息,结果数据导出后植入巡检报告中, 提供给业主。结合现场实测发电质量,通过算法, 计算出故障光伏组件对整个光伏场站发电效率的影 响,为场站及时消缺提供技术服务和数据支撑。 2.2.3 风电机组叶片缺陷精准定位 风力发电机组从初期的轮毂中心高度三四十米, 目前已发展到一般在九十米左右,低风速风机轮毂 中心高度已达到一百四十米左右,及时消除风机叶 片出现故障,是保证风机安全运行的重要工作之一。 叶片运行期间,受制造工艺影响,可能出现裂 纹、胶衣开裂等现象;受环境影响,可能会因为鸟 类撞击、雷击,出现叶片本体受损,有的叶片尖端 有排水孔的可能出现堵塞现象。上述隐患会给风电 机组安全运行带来影响。 场站传统的检查方式,是将风机停运后用望远 镜人工观察,查找故障点,现在也有采用数码相机 配置高像素镜头,对疑似故障叶片反复拍摄照片后, 人工识别故障点的做法。我们首先建立标准叶片数 字模型,同时搭建胶衣脱落、各类裂纹、雷击故障 等数字模型,通过以无人机为辅助载体,搭载可见 光与激光测距设备,对叶片进行影像数据采集,影 像数据导入分析系统与标准模型进行比对,分析判 别出故障类型及位置信息,结果数据导出后植入检 查报告中,提供给业主,为场站及时消缺提供技术 服务和数据支撑。 2.2.4 三维数字影像技术在工程建设的辅助应用。

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