一种基于多传感器融合的太阳能电池板清洁控制方法及系统与流程

本发明涉及光伏清洁，特别涉及一种基于多传感器融合的太阳能电池板清洁控制方法及系统。

背景技术：

1、太阳能电池板是一种可利用太阳光直接发电的光电半导体薄片，在满足特定光照辐照度条件下，瞬间就可输出电压及在有回路的情况下产生电流，通过光电效应或者光化学效应直接把光能转化成电能。

2、为满足太阳能电池板发电所需的光照需求，太阳能电池板一般露天架设于室外，极易在电池面板堆积沙尘、鸟粪、油污等污渍，严重影响光电转换效率。清洁机器人采用轮式底盘结合多自由度机械臂和高压水清洗技术，按照预设周期对太阳能电池板进行定时自动清洗。

3、然而，传统清洁机器人仅按照设定程序对太阳能电池板进行清洁，缺少对太阳能电池板的状态检测与分析，使得清洁机器人的清洁效率较低，例如太阳能电池板表面无污渍时，持续进行深度清洁导致资源浪费，并且在太阳能电池板发生严重故障时，清洁机器人持续清洁还会进一步加剧组件的破坏。

4、因此，提出一种基于多传感器融合的太阳能电池板清洁控制方法及系统。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供一种基于多传感器融合的太阳能电池板清洁控制方法及系统，用以解决传统技术中对太阳能电池板清洁效率较低，无法对太阳能电池板进行状态检测的问题。

2、本发明实施例中提供了一种基于多传感器融合的太阳能电池板清洁控制方法，包括：

3、通过多种传感器采集太阳能电池板的工作环境数据和运行数据；

4、根据工作环境数据和运行数据，计算预测功率数据，并根据实际功率数据与预测功率数据，计算性能比评估数据；

5、根据所述工作环境数据、运行数据和性能比评估数据进行太阳能电池板的异常检测与分析，获取异常检测结果；

6、根据所述异常检测结果控制清洁机器人执行相应的清洁模式。

7、在一些可选的实施方式中，所述步骤：根据工作环境数据和运行数据，计算预测功率数据，并根据实际功率数据与预测功率数据，计算性能比评估数据；包括：

8、根据工作环境数据、运行数据和太阳能电池板的设备参数，计算预测功率数据；

9、

10、其中，为预测功率数据，为太阳能电池板的额定功率，为环境辐照度数据，为标准辐照度数据，取1000w/m2，γ为太阳能电池板的功率温度系数，太阳能电池板的表面温度数据，为标准温度数据；

11、根据实际功率数据与预测功率数据，计算性能比评估数据；

12、

13、其中，为性能比评估数据，为实际功率数据，通过电量计采集获取。

14、在一些可选的实施方式中，所述步骤：根据所述工作环境数据、运行数据和性能比评估数据进行太阳能电池板的异常检测与分析，获取异常检测结果；包括：

15、所述性能比评估数据高于第一阈值，且根据热成像检测数据检测温度差值低于最低温度阈值时，检测太阳能电池板为健康状态；

16、所述性能比评估数据低于第一阈值且高于第二阈值时，且根据表面图像数据检测太阳能电池板表面具有明显可见污渍时，检测太阳能电池板为需清洁状态；

17、所述检测性能比评估数据低于第二阈值时，且根据热成像检测数据检测太阳能电池板存在轻微热点时，检测太阳能电池板为性能预警状态；

18、所述性能比评估数据低于最低阈值，且根据热成像检测数据检测温度差值高于最高温度阈值，根据表面图像数据检测太阳能电池板表面存在可见裂纹时，检测太阳能电池板发生严重故障。

19、在一些可选的实施方式中，所述步骤：根据所述工作环境数据、运行数据和性能比评估数据进行太阳能电池板的异常检测与分析，获取异常检测结果；还包括：

20、当热成像检测数据检测温度差值高于预设温度阈值，以及表面图像数据检测太阳能电池板表面无明显遮挡时，确认太阳能电池板损坏；

21、当热成像检测数据检测温度差值高于预设温度阈值，且表面图像数据检测太阳能电池板表面存在明显遮挡时，确认太阳能电池板存在重点清洁区域；

22、其中，所述确认太阳能电池板损坏，具体包括：

23、根据太阳能电池板的设备参数，绘制所述太阳能电池板的健康特性曲线；

24、根据实际电压数据、实际电流数据和实际功率数据，绘制实时特性曲线；

25、基于所述健康特性曲线，分析所述实时特性曲线的变化趋势，实时特性曲线阶梯状下降时，判断太阳能电池板中度受损；在所述实时特性曲线坍塌时，判断太阳能电池板严重受损。

26、本发明实施例提供了一种基于多传感器融合的太阳能电池板清洁控制系统，包括：

27、传感器模块，用于通过多种传感器采集太阳能电池板的工作环境数据和运行数据；

28、数据处理模块，用于根据工作环境数据和运行数据，计算预测功率数据，根据实际功率数据与预测功率数据，计算性能比评估数据；并根据所述工作环境数据、运行数据和性能比评估数据进行太阳能电池板的异常检测与分析，获取异常检测结果；

29、智能清洁模块，用于根据所述异常检测结果控制清洁机器人执行相应的清洁模式。

30、在一些可选的实施方式中，所述传感器模块，包括：热成像阵列传感器、电量计、环境光感传感器、环境气象传感器、视觉传感器、激光测距传感器；

31、所述热成像阵列传感器设置于太阳能电池板一侧，用于检测太阳能电池板的热点分布，获取热成像检测数据；

32、所述电量计与太阳能电池板的控制端连接，用于采集太阳能电池板的电压信号和电流信号；

33、所述环境光感传感器设置于太阳能电池板的同一工作环境，用于采集太阳能电池板位置处的环境辐照度数据；

34、所述环境气象传感器设置于太阳能电池板的同一工作环境，用于采集太阳能电池板位置处的湿度数据、温度数据和气压数据；

35、所述视觉传感器设置于太阳能电池板一侧，用于采集太阳能电池板的表面图像数据；

36、所述激光测距传感器设置于太阳能电池板一侧，用于检测太阳能电池板的边缘和表面平整度，获取表面检测数据；

37、所述工作环境数据，包括环境辐照度数据、湿度数据、温度数据和气压数据；

38、所述运行数据，包括热成像检测数据、电压信号、电流信号、表面图像数据和表面检测数据。

39、在一些可选的实施方式中，智能清洁模块，包括：

40、正常清洁单元，用于检测太阳能电池板为健康状态时，控制清洁机器人执行正常清扫模式；

41、深度清洁单元，用于检测太阳能电池板为需清洁状态时，控制清洁机器人执行深度清洁模式；

42、清洁预警单元，用于检测太阳能电池板为性能预警状态，控制清洁机器人执行深度清洁模式，并通过数据处理模块进行再次检测，太阳能电池板的异常检测结果仍为性能预警状态时，向工作人员处发送提示信息，以提醒人工核查；

43、清洁停止单元，用于检测太阳能电池板发生严重故障时，控制清洁机器人停止作业，向数据监视系统上报。

44、在一些可选的实施方式中，所述正常清扫模式实施为在湿度数据低于最低湿度阈值且根据表面图像数据检测太阳能电池板表面存在浮灰时，控制清洁机器人干扫；

45、所述深度清洁模式实施为根据表面图像数据检测太阳能电池板表面存在明显可见污渍或湿度数据高于最高湿度阈值时，控制清洁机器人湿洗。

46、在一些可选的实施方式中，智能清洁模块，还包括：

47、结冰预警单元，用于根据温度数据和湿度数据，判断是否存在结冰风险，在判断存在结冰风险时，控制清洁机器人停止喷水。

48、在一些可选的实施方式中，系统，还包括：预测维护模块；其中，

49、预测衰减单元，用于检测太阳能电池板的衰减程度，获取面板衰减结果；

50、清洁效果评估单元，用于对比清洁前后的性能比评估数据，调整清洁机器人的清洁频率；

51、热点追踪预测单元，用于根据热成像检测数据检测太阳能电池板的热点分布和变化情况，及时发出预警信号。

52、与传统技术相比，本发明的有益效果在于：

53、一种基于多传感器融合的太阳能电池板清洁控制方法及系统通过多传感器采集太阳能电池板及其工作环境的运行数据和工作环境数据，并通过计算性能比评估数据，基于多传感器数据融合，实现了对太阳能电池板的异常检测与分析，进而实现了太阳能电池板运行状态的评估，根据异常检测结果控制清洁机器人执行相应的清洁模式，实现了对太阳能电池板的智能清洁，解决了传统技术中对太阳能电池板按照设定程序清洁造成资源浪费的问题，在有效提高清洁效率的同时，实现了对太阳能电池板的健康监测，降低了光伏电站的运维成本，并且有效地提高了运行安全性。

54、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

55、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。