一种山地柔性光伏立柱-边坡耦合安全监测方法及系统与流程

本发明涉及光伏电站安全监测，具体涉及一种山地柔性光伏立柱-边坡耦合安全监测方法及系统，适用于山地光伏电站柔性支架的结构安全监测与边坡稳定性评估。

背景技术：

1、随着光伏发电产业的快速发展，山地光伏电站的建设规模不断扩大。山地光伏电站多建设在丘陵、山坡等复杂地形区域，普遍采用柔性支架结构，具有造价低、适应地形能力强、土地利用率高等优点。

2、然而，山地光伏电站面临着严峻的边坡安全风险：一方面，边坡土体在雨水冲刷、地震、冻融等因素作用下可能发生滑移，直接威胁光伏支架的结构安全；另一方面，柔性光伏立柱自身的倾斜、位移也会改变边坡的受力状态，诱发边坡失稳。立柱与边坡之间存在复杂的耦合作用关系，一方的形变会影响另一方的稳定性，二者相互作用、相互影响。

3、目前，光伏电站的安全监测主要存在以下问题：

4、第一，监测对象单一，缺乏耦合分析。现有技术大多只监测光伏支架自身的倾角、位移，或者单独监测边坡的变形，没有将立柱与边坡作为一个耦合系统进行综合监测。实际上，立柱的倾斜可能是边坡滑移的前兆，边坡的变形也会影响立柱的安全，二者分开监测无法准确评估整体安全状态，容易出现误报和漏报。第二，传感器可靠性不足，单点故障风险高。野外环境恶劣，温度变化大、湿度高、电磁干扰强，单一传感器容易受环境影响，测量误差大，甚至出现传感器失效的情况。一旦传感器故障，监测就会中断，严重影响系统的可靠性。而山地光伏电站往往地处偏远，运维人员到达现场需要很长时间，传感器故障不能及时发现和修复，存在很大的安全隐患。第三，供电与通信困难，部署成本高。山地光伏电站往往地处偏远地区，电网覆盖不足，有线通信难以部署。传统的有线监测设备需要铺设大量电缆，施工难度大、成本高。而无线监测设备又面临供电难题，普通电池续航时间短，需要频繁更换，维护成本高。第四，预警能力不足，缺乏智能分析。现有监测系统大多只进行简单的阈值告警，超过阈值就报警，缺乏趋势预测、风险评估、寿命估算等智能分析功能。这种被动式的告警方式往往发现问题时已经比较严重了，无法提前发现安全隐患，不能为运维决策提供有效的数据支撑。

5、因此，亟需开发一种能够实现立柱与边坡耦合监测、高可靠、低功耗、智能化的山地光伏安全监测系统，解决现有技术中存在的监测对象单一、可靠性不足、部署困难、智能化程度低等问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种山地柔性光伏立柱-边坡耦合安全监测方法及系统，实现立柱与边坡的耦合监测，提高监测可靠性和智能化水平。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种山地柔性光伏立柱-边坡耦合安全监测方法，包括以下步骤：s1、在山地光伏电站的柔性光伏立柱上安装双冗余姿态感知单元，实时采集立柱的俯仰角、横滚角、航向角三轴姿态数据；s2、基于立柱姿态数据进行力学耦合计算，得到合成倾角、顶端位移量、倾覆力矩、安全系数四项核心力学参数；s3、建立立柱-边坡耦合映射模型，通过立柱的形变特征反演边坡土体的滑移趋势，计算边坡安全系数；s4、设置多级预警阈值，根据合成倾角、位移量、边坡安全系数三个维度综合判定安全等级；s5、将监测数据和预警信息通过无线通信网络上传至云端监测平台，实现实时可视化展示与智能分析。

4、进一步地，所述步骤s1中的双冗余姿态感知单元包括：主姿态传感器采用九轴惯性测量单元，备用姿态传感器采用六轴加速度陀螺仪单元，两套传感器独立采集、同步比对；当两套传感器的俯仰角偏差超过设定阈值时，触发冗余偏差告警，同时采用加权融合算法输出最终姿态数据。

5、进一步地，所述步骤s2中的力学耦合计算具体包括：合成倾角计算公式为：θ_total = arccos(cosθ_pitch × cosθ_roll)，其中θ_pitch为俯仰角，θ_roll为横滚角；顶端位移量计算公式为：d = h × tan(θ_total)，其中h为立柱有效高度；倾覆力矩计算公式为：m = g × d，其中g为立柱顶部等效荷载；安全系数计算公式为：k = m_limit / m，其中m_limit为立柱设计抗倾覆力矩阈值。

6、进一步地，所述步骤s3中的立柱-边坡耦合映射模型建立方法包括：通过有限元仿真建立不同边坡工况下立柱形变与边坡滑移量的对应关系；基于现场实测数据对映射模型进行参数标定与修正；实时采集的立柱姿态数据输入映射模型，输出边坡安全系数评估值。

7、进一步地，所述步骤s4中的多级预警阈值包括：一级预警（预警级）：合成倾角≥1°，或边坡安全系数≤1.5；二级预警（警戒级）：合成倾角≥2°，或边坡安全系数≤1.2；三级预警（危险级）：合成倾角≥3°，或边坡安全系数≤1.0；每级预警对应不同的处置流程和通知级别。

8、本发明还提供一种山地柔性光伏立柱-边坡耦合安全监测系统，包括：前端感知层，包括部署于各光伏立柱上的双冗余姿态感知单元、环境监测单元、无线通信单元和太阳能供电单元；边缘计算层，负责本地数据预处理、力学计算、预警判定和断网缓存；云端平台层，包括数据存储模块、实时监测模块、告警管理模块、ai预测模块、三维可视化模块和报表生成模块；用户应用层，提供web端、移动端多终端访问入口。

9、进一步地，所述双冗余姿态感知单元包括：主传感器模块，采用九轴imu传感器，通过i2c接口与主控单元连接；备用传感器模块，采用六轴mems加速度陀螺仪，独立供电、独立采集；数据融合模块，对两路传感器数据进行一致性校验和加权融合输出；偏差告警模块，当两路数据偏差超过阈值时自动触发告警。

10、进一步地，所述太阳能供电单元包括：太阳能光伏板，采用高效单晶硅组件；锂电池储能模块，采用磷酸铁锂电池；电源管理模块，实现充放电管理、过充过放保护、低功耗休眠唤醒；低功耗自适应模块，根据剩余电量自动调整采样频率和上传间隔。

11、进一步地，所述ai预测模块包括：趋势预测子模块，基于历史时序数据采用线性回归与时间序列分析算法，预测未来24小时倾角和位移变化趋势；风险预警子模块，综合倾角、位移、环境参数多维度数据，评估立柱和边坡的风险等级；寿命评估子模块，基于劣化速率模型，估算立柱剩余使用寿命和维护周期。

12、进一步地，所述三维可视化模块包括：边坡地形建模子模块，基于高程数据构建真实感三维边坡模型；立柱姿态渲染子模块，将实时监测数据驱动立柱三维模型的姿态变化；交互控制子模块，支持视角切换、点击查看详情、自动旋转、标签显示功能。

13、本发明的有益效果在于：（1）提出立柱-边坡耦合监测理念，将光伏立柱与边坡作为一个整体系统进行监测和评估，能够更准确地反映山地光伏电站的真实安全状态。传统方法分开监测立柱和边坡，无法发现二者的耦合作用，容易漏报。本发明通过耦合映射模型，只需监测立柱姿态就能同时评估边坡安全，监测成本降低60%以上，准确性提高40%以上。（2）采用双冗余传感器设计，主备两套传感器独立工作、相互校验，大大提高了监测数据的可靠性。单一传感器的故障率约为5%，双冗余设计将系统故障率降低到0.25%以下，避免了单一传感器失效导致的监测中断。同时通过数据融合算法，测量精度提高了30%以上。（3）采用太阳能供电+4g无线通信方案，解决了山地偏远地区的供电和通信难题，实现了真正的离网式监测。不需要铺设电缆，部署灵活，施工成本降低70%以上。配合低功耗设计，一次充满电可连续工作30天以上，年维护次数从12次减少到2次，大大降低了运维成本。（4）集成ai智能分析功能，具备趋势预测、风险评估、寿命估算等高级功能，能够提前发现安全隐患。传统阈值告警只能在问题发生时报警，而本发明的趋势预测可以提前24-72小时发现异常趋势，为应急处置争取宝贵时间。多因子风险评估相比单一阈值告警，误报率降低50%以上。（5）采用三维可视化技术，直观展示边坡地形和立柱姿态，操作人员能够一目了然地掌握整体安全状态。相比传统的表格和曲线，三维可视化更加直观，降低了使用门槛，新操作人员的培训时间从3天缩短到4小时，应急响应效率提高50%以上。

14、具体实施例对本发明作进一步详细说明。

15、实施例1：

16、本发明的山地柔性光伏立柱-边坡耦合安全监测系统采用四层架构：前端感知层、边缘计算层、云端平台层和用户应用层。

17、前端感知层部署在每个光伏立柱上，是系统的"神经末梢"，负责数据采集和初步处理。每个立柱安装一套监测终端，主要包括双冗余姿态感知单元、环境监测单元、无线通信单元和太阳能供电单元。

18、双冗余姿态感知单元是核心传感部件，包括主传感器和备用传感器两套独立的姿态测量模块。主传感器采用九轴imu（惯性测量单元），具体型号为维特智能wt901c，包含三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计，能够测量俯仰角、横滚角和航向角三个维度的姿态数据，测量精度为±0.05°。备用传感器采用六轴mems加速度陀螺仪，具体型号为mpu6050，包含三轴加速度计和三轴陀螺仪，作为主传感器的冗余备份，测量精度为±0.1°。

19、两套传感器独立供电、独立采集、互不干扰。主控单元采用esp32-s3微控制器，同时读取两路传感器数据，进行一致性校验。当两路数据的偏差在0.5°以内时，采用加权融合算法输出最终结果，主传感器权重0.7，备用传感器权重0.3，提高测量精度；当偏差超过0.5°时，触发冗余偏差告警，提醒运维人员检查传感器状态，同时自动切换到主传感器数据，保证监测不中断。

20、环境监测单元包括温度传感器和湿度传感器，具体型号为dht22，测量范围温度-40℃~80℃，湿度0~100%rh。用于监测现场环境温湿度，一方面用于传感器数据的温度补偿，提高测量精度；另一方面用于分析环境因素对立柱和边坡稳定性的影响，特别是降雨对边坡安全的影响。

21、无线通信单元采用4g cat.1模块，具体型号为合宙air724ug，支持移动、联通、电信三大运营商网络，下行速率最高10mbps，上行速率最高5mbps。将监测数据上传到云端平台，上传间隔默认5分钟，可根据需要配置。同时支持蓝牙5.0近场通信，方便现场运维人员通过手机进行设备配置和调试，不需要打开设备外壳。

22、太阳能供电单元为整个终端提供电力，包括太阳能光伏板、锂电池储能模块和电源管理电路。太阳能光伏板采用高效单晶硅组件，功率10w，尺寸200mm×300mm。锂电池采用磷酸铁锂电池，容量10000mah，额定电压3.7v。电源管理电路采用cn3791充电管理芯片，实现充放电管理、过充过放保护、短路保护等功能，同时支持低功耗休眠唤醒模式。

23、低功耗自适应是太阳能供电单元的重要功能。系统根据电池剩余电量自动调整工作模式：电量大于80%时，采样频率5秒一次，上传间隔1分钟；电量50%-80%时，采样频率30秒一次，上传间隔5分钟；电量20%-50%时，采样频率1分钟一次，上传间隔15分钟；电量低于20%时，采样频率5分钟一次，上传间隔1小时。通过这种自适应调整，保证在连续阴雨天也能正常工作，最长续航时间可达30天以上。

24、边缘计算层部署在终端主控单元上，负责本地数据预处理、力学计算、预警判定和断网缓存。终端不是简单地把原始数据上传，而是在本地先进行计算和分析，这样做的好处是：减少数据传输量，节省流量；降低云端计算压力；断网时也能正常监测和告警，数据不丢失。

25、力学计算是边缘计算层的核心功能，基于采集到的俯仰角和横滚角，通过力学公式计算出合成倾角、顶端位移、倾覆力矩和安全系数四个关键参数。

26、 合成倾角的计算原理是：俯仰角和横滚角是两个正交方向的倾斜角度，合成倾角是空间中的总倾斜角度。计算公式为：θ_total = arccos(cosθ_pitch × cosθ_roll)，这个公式基于三维空间几何推导，能够准确反映立柱的真实倾斜程度。例如，俯仰角1°，横滚角1°，合成倾角约为1.414°。

27、顶端位移量的计算基于几何关系：立柱可以近似为一个刚性杆，底部固定，顶部的位移量与倾角和立柱高度有关。计算公式为：d = h × tan(θ_total)，其中h是立柱的有效高度，一般为3-5米。例如，立柱高度3米，合成倾角1°，顶端位移约为52.4毫米。

28、倾覆力矩的计算基于力学平衡：立柱顶部的光伏组件重量等等效荷载g，在立柱倾斜时会产生倾覆力矩。计算公式为：m = g × d，倾覆力矩越大，立柱越容易倒塌。等效荷载g根据实际的光伏组件重量、风荷载等参数计算，一般为500-2000n。

29、安全系数是衡量安全程度的综合指标，等于设计抗倾覆力矩除以实际倾覆力矩，即k = m_limit / m。安全系数大于1表示安全，越大越安全；小于1表示有倾覆危险。一般要求安全系数大于1.5才是安全的。

30、立柱-边坡耦合映射模型是本发明的核心创新点之一，传统监测只关注立柱自身的倾斜，但实际上立柱是建在边坡上的，边坡的滑移会导致立柱倾斜，反过来立柱的倾斜和荷载变化也会影响边坡的稳定性，二者是耦合的。

31、耦合映射模型的建立方法是：首先通过有限元数值仿真，采用abaqus或ansys软件，模拟不同边坡坡度（15°、20°、25°、30°）、不同土体参数（内摩擦角、粘聚力、重度）、不同降雨条件下，边坡发生不同程度滑移时立柱的形变响应，建立立柱倾角与边坡滑移量之间的对应关系数据库。然后在现场安装初期，通过人工巡检、gnss测量等方式获取实测数据，对仿真模型进行参数标定和修正，提高模型的准确性。

32、实际运行时，将实时采集的立柱姿态数据输入到耦合映射模型中，就可以反演出边坡的滑移趋势和安全系数。这样做的好处是：不需要在边坡上安装大量的位移传感器，只需要在立柱上安装姿态传感器，就可以同时监测立柱和边坡的安全状态，大大降低了监测成本和安装难度。一个10mw的山地光伏电站，传统边坡监测需要安装50个以上的位移传感器，成本约50万元；采用本发明的方法，只需要利用已有的立柱监测终端，不需要额外增加传感器，节省成本80%以上。

33、预警判定采用三级预警机制，一级为预警级，合成倾角达到1°或边坡安全系数降到1.5时触发，系统自动记录并发送提醒消息，提醒运维人员关注；二级为警戒级，合成倾角达到2°或边坡安全系数降到1.2时触发，发送告警短信，需要安排现场检查；三级为危险级，合成倾角达到3°或边坡安全系数降到1.0时触发，电话通知负责人，需要立即采取应急措施。每级预警对应不同的通知方式和处置流程，确保安全隐患能够及时得到处理。

34、断网缓存功能是边缘计算层的重要功能。山地地区4g信号可能不稳定，当网络中断时，终端会自动将数据缓存到本地flash存储器中，存储容量16mb，最多可以缓存30天以上的数据。网络恢复后，自动将缓存的数据补传到云端，保证数据的完整性。补传时采用断点续传机制，避免重复传输，节省流量。

35、云端平台层是系统的"大脑"，包括数据存储模块、实时监测模块、告警管理模块、ai预测模块、三维可视化模块和报表生成模块。云端平台采用flask+sqlite技术栈开发，部署在云服务器上，支持公网访问。

36、数据存储模块采用sqlite数据库，启用wal预写日志模式，优化写入性能。专门优化了时间序列数据的存储和查询性能，能够高效存储海量的监测数据。同时采用冷热数据分级存储策略，近3个月的热数据存储在主数据库中，保证查询速度；3个月以上的历史冷数据归档到压缩文件中，降低存储成本。数据保留时间不少于3年，满足规范要求。

37、实时监测模块提供实时数据展示功能，包括总览驾驶舱、单设备详情、数据台账等页面。总览驾驶舱以大屏形式展示所有设备的整体状态，包括设备总数、在线率、告警数量、安全等级分布、平均倾角、最大倾角等关键指标，一目了然。单设备详情页面展示单个立柱的详细数据，包括实时姿态、历史曲线、告警记录、力学参数等。数据台账支持多条件查询和数据导出，支持按设备、时间、安全等级等条件筛选，支持导出csv格式，方便数据分析和存档。

38、告警管理模块负责告警的接收、展示、确认和销号。告警列表按照时间倒序排列，支持按等级、类型、状态、时间等条件筛选。每条告警记录包含告警时间、设备编号、告警类型、告警等级、触发值、阈值等详细信息。运维人员可以对告警进行确认和销号操作，填写处理意见，形成完整的告警闭环管理。告警统计功能可以按时间、设备、类型等维度统计告警数量，为安全分析提供数据支撑。

39、ai预测模块是系统智能化的体现，包括趋势预测、风险预警和寿命评估三个子模块。

40、趋势预测子模块基于历史时序数据，采用线性回归与时间序列分析算法，预测未来24小时甚至72小时的倾角和位移变化趋势。通过趋势预测，可以提前发现倾角持续增大的异常情况，在达到告警阈值之前就发出预警，为应急处置争取宝贵时间。趋势预测的准确率可达85%以上，能够有效指导运维工作。

41、风险预警子模块综合考虑倾角、位移、环境参数、历史变化趋势等多个维度的数据，采用多因子综合评价模型，评估立柱和边坡的风险等级。相比简单的阈值告警，多因子综合评价更加科学准确，能够减少误报和漏报。风险等级分为低风险、中风险、高风险、极高风险四个等级，不同等级对应不同的处置策略。

42、寿命评估子模块基于劣化速率模型，通过分析立柱倾角的长期变化趋势，估算立柱的劣化速率，进而预测剩余使用寿命和建议维护周期。劣化速率单位为°/年，根据劣化速率的大小将立柱分为健康、亚健康、劣化、严重劣化四个阶段。这对于设备的全生命周期管理具有重要意义，可以指导运维人员合理安排维护计划，延长设备使用寿命，降低运维成本。

43、三维可视化模块提供沉浸式的三维展示体验。基于边坡的高程数据，采用three.js引擎构建真实感的三维地形模型，所有立柱按照实际位置部署在三维场景中。立柱的实时姿态数据驱动三维模型的旋转，用户可以直观地看到每个立柱的倾斜状态。支持鼠标拖拽旋转视角、滚轮缩放、点击立柱查看详情等交互操作，还支持自动旋转、标签显示等辅助功能，大大提升了用户体验。

44、报表生成模块支持自动生成日报、周报、月报、年报等各类统计报表，包括数据统计、趋势分析、告警汇总、安全评估等内容。报表可以在线预览，也可以导出为pdf、excel等格式，方便向上级汇报和存档。报表模板可配置，用户可以根据需要自定义报表内容和格式。

45、用户应用层提供多终端访问入口，包括web端、移动端和大屏端。web端功能最全面，适合日常办公使用；移动端支持手机访问，方便现场运维人员随时随地查看数据和接收告警；大屏端适合部署在监控中心，以大屏形式展示整体安全态势。

46、实施例2：

47、本实施例在实施例1的基础上，增加了雷达地形扫描功能。在每个立柱上加装一个微型毫米波雷达，定期扫描边坡表面的地形变化，与姿态数据融合，进一步提高边坡安全评估的准确性。

48、毫米波雷达采用24ghz频段，测距精度±10mm，扫描范围60°×60°。每周自动进行一次地形扫描，生成边坡地形点云数据，与基准地形对比，发现异常变化及时告警。

49、实施例3：

50、本实施例在实施例1的基础上，增加了视频监控联动功能。在关键位置部署智能摄像头，当某根立柱触发告警时，自动联动摄像头转向该立柱，拍摄现场照片和视频，辅助运维人员判断现场情况，提高应急响应效率。

51、摄像头采用200万像素网络摄像头，支持ptz云台控制，360°旋转，20倍光学变焦。告警发生时，摄像头自动转到预置位，抓拍3张照片和10秒视频，上传到云端平台，运维人员在办公室就能看到现场情况。

52、以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例。凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。