光伏电站运维机器人的路径规划与故障检测算法研究

一、引言

近年来，全球对清洁能源的需求持续增长，光伏发电作为一种可持续的清洁能源获取方式，得到了广泛应用与发展。光伏电站的规模不断扩大，其运维工作的复杂性和难度也随之增加。传统的人工运维方式不仅耗费大量人力、物力和时间，而且在检测精度和及时性方面存在诸多不足。例如，人工巡检可能因人员疲劳、疏忽等原因遗漏一些潜在故障，导致故障发现不及时，影响光伏电站的发电效率和稳定性，造成经济损失。

二、光伏电站运维机器人系统概述

2.1 运维机器人的硬件架构

光伏电站运维机器人的硬件架构主要由移动平台、感知系统、控制系统和执行系统组成。移动平台是机器人的基础支撑部分，通常采用履带式或轮式结构，以适应光伏电站复杂的地形条件，如粗糙的地面、倾斜的光伏板支架等。履带式移动平台具有较好的通过性和稳定性，能够在不平整的地面上平稳行驶；轮式移动平台则具有较高的移动速度和灵活性，适用于较为平坦的区域。

2.2 运维机器人的功能需求

运维机器人需要具备多种功能以满足光伏电站的运维需求。首先是自主导航功能，机器人能够根据预先设定的任务和环境信息，规划出合理的路径，并在行驶过程中实时调整路径，避开障碍物，准确到达目标位置。例如，在巡检任务中，机器人需要按照预设的巡检路线，依次对各个光伏电池板区域进行检查。

其次是数据采集功能，机器人要能够采集光伏电池板的多种运行数据，包括电压、电流、温度、图像等。这些数据对于评估光伏电池板的运行状态和检测故障至关重要。例如，通过采集光伏电池板的电流和电压数据，可以计算出其发电效率；通过分析图像数据，可以检测电池板是否存在裂纹、积灰等问题。

三、光伏电站运维机器人故障检测算法

3.1 基于深度学习的故障检测方法

3.1.1 卷积神经网络（CNN）原理

卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。其主要结构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积核在输入数据上滑动进行卷积操作，提取数据的局部特征。不同的卷积核可以提取不同类型的特征，如边缘、纹理等。池化层通常用于降低数据维度，减少计算量，同时保留重要的特征信息。常见的池化方式有最大池化和平均池化。全连接层则将经过卷积和池化处理后的特征向量进行分类或回归等操作。在光伏电站故障检测中，CNN 可以对光伏电池板的图像进行特征提取，通过学习正常和故障状态下图像的特征差异，实现对故障的识别。例如，对于热斑故障，CNN 可以学习到热斑区域在图像上呈现出的高温异常颜色和形状特征，从而准确检测出热斑故障。

3.1.2 长短期记忆网络（LSTM）原理

长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题。它通过引入输入门、遗忘门和输出门来控制信息的流入、保留和输出。输入门决定当前输入信息中有多少信息要进入记忆单元；遗忘门决定记忆单元中哪些历史信息要被保留；输出门决定记忆单元中哪些信息要输出用于当前的计算。LSTM 适用于处理光伏电站运行数据中的时间序列特征，如电压、电流随时间的变化情况。通过学习这些时间序列数据的模式，LSTM 可以预测光伏电站设备的运行状态，检测出潜在的故障。例如，通过分析一段时间内光伏电池板电流的变化趋势，LSTM 可以判断电池板是否存在性能逐渐下降的问题，提前预警可能出现的故

障。

3.2CNN-LSTM 混合故障检测模型构建

为了充分利用 CNN 对图像特征的提取能力和 LSTM 对时间序列数据的处理能力，构建 CNN-LSTM 混合故障检测模型。模型的输入包括光伏电池板的图像数据和对应的时间序列运行数据（如电压、电流、温度等）。首先，图像数据经过 CNN 模块进行特征提取。CNN 模块由多个卷积层和池化层组成，通过逐渐加深网络层次，提取图像中不同层次的特征。然后，将提取到的图像特征与时间序列数据进行融合。融合方式可以采用将图像特征向量与时间序列数据的特征向量进行拼接。接着，融合后的数据输入到 LSTM 模块中。LSTM 模块通过学习时间序列数据中的长期依赖关系，对融合后的特征进行进一步处理和分析。

四、实验与结果分析

4.1 实验环境搭建

为了验证所提出的路径规划与故障检测算法的性能，搭建了实验环境。硬件方面，采用一款具有代表性的光伏电站运维机器人原型，其移动平台为履带式结构，配备了激光雷达、摄像头、红外传感器等多种传感器。软件方面，基于 ROS（Robot Operating System）机器人操作系统进行开发，方便进行算法的集成和调试。在模拟的光伏电站环境中，设置了各种类型的障碍物，包括光伏板支架、设备箱等，模拟实际的复杂环境。同时，通过模拟软件生成不同类型的光伏电站运行数据，包括正常状态和多种故障状态下的数据，用于故障检测算法的实验。

4.2 路径规划算法实验结果

将改进的 A 算法与传统 A 算法和 Dijkstra 算法进行对比实验。在相同的模拟光伏电站环境下，设置多个起点和目标点对不同算法进行测试。实验结果表明，在路径长度方面，改进的 A 算法得到的路径明显短于传统 A算法，平均缩短了约 20% ，与 Dijkstra 算法得到的最优路径长度相近，但计算时间远少于 Dijkstra 算法。在搜索时间上，改进的 A 算法相较于传统A 算法平均减少了约 30% ，而 Dijkstra 算法的搜索时间是改进 A 算法的数倍。

4.3 故障检测算法实验结果

使用搭建的 CNN-LSTM 混合故障检测模型对光伏电站故障进行检测，并与单独使用 CNN 或 LSTM 的模型进行对比。实验结果显示，在故障检测准确率方面，CNN-LSTM 混合模型达到了 95% 以上，明显高于单独使用CNN 模型的 90% 和单独使用 LSTM 模型的 88% 。在召回率方面，混合模型也表现出色，能够检测出更多的实际故障样本。对于不同类型的故障，如热斑、隐裂、功率衰减等，混合模型均能准确识别，且对一些较为隐蔽的故障也具有较高的检测能力。

五、结论与展望

在路径规划方面，进一步研究如何使运维机器人在多机器人协同作业的场景下进行高效的路径规划，避免机器人之间的冲突和碰撞，提高整体运维效率。同时，探索将强化学习等技术应用于路径规划中，使机器人能够在不断与环境交互的过程中自主学习和优化路径策略。在故障检测方面，随着光伏电站技术的不断发展，可能会出现新的故障类型，需要持续收集和分析新的故障数据，更新和优化故障检测模型，提高模型对新型故障的识别能力。

参考文献：

[1]王定友，张绍彪.浅析光伏专业学生的创业情况.当代教育实践与教学研究.2017.11.