风电光伏故障检测中无人机智能巡检技术实践研究

风电和光伏作为清洁能源的重要组成部分，在全球能源结构中的占比日益增加。然而，风电和光伏设备通常分布在广阔的区域，且工作环境复杂，设备故障时有发生。及时准确地检测出设备故障，对于保障能源供应的稳定性和可靠性至关重要。传统的巡检方式主要依靠人工，不仅劳动强度大、效率低，而且在一些复杂地形和恶劣环境下难以实施，还存在一定的安全隐患。

无人机智能巡检技术的出现为风电光伏故障检测带来了新的解决方案。无人机可以快速、灵活地到达目标区域，利用搭载的各种传感器对设备进行全方位的检测。通过先进的图像处理和数据分析技术，能够及时发现设备的潜在故障，大大提高了巡检效率和准确性。因此，深入研究无人机智能巡检技术在风电光伏故障检测中的实践应用具有重要的现实意义。

一、无人机智能巡检技术概述

1. 技术原理

无人机智能巡检技术主要基于无人机平台、传感器技术、数据传输技术和数据分析技术。无人机作为载体，搭载了可见光相机、红外热成像仪、激光雷达等多种传感器。在巡检过程中，传感器实时采集风电光伏设备的图像、温度、三维结构等数据。这些数据通过无线通信技术传输到地面控制中心。地面控制中心利用专业的软件对数据进行处理和分析，识别出设备的异常情况，如部件损坏、温度异常等。

2. 技术特点

采用该技术可大幅提升巡检效率，实现大面积区域的高效快速巡检，有效压缩了工作周期时长，可调节性构成其核心优势，无人机能够依据任务需要灵活改变飞行路径及高度，适应多样化地形及装置排布，技术实施过程中安全系数较高，克服了人工巡检在极端工况的安全挑战，采用高灵敏度检测器件配合前沿数据处理方法，可实现对设备故障的精确捕捉。

3. 与传统巡检方式的比较

相较于既有巡检体系，采用无人机进行智能巡检优势明显，既有巡检手段受人力及地形限制，在偏远高危地段开展全方位检测受限，无人机能高效抵达此类区域，达成无遗漏巡检，从效率角度分析，无人机实施巡检耗时短，可迅速完成规模化设备检测工作，传统巡检因耗时久、人力投入大而效率不足，采用智能无人机技术可实现更全面准确的数据采集，大幅优化故障诊断的数据基础。

二、风电设备故障检测中无人机智能巡检的实施案例

1. 巡检流程

针对风电机组运行故障监测，无人机智能巡检主要分为任务规划、数据采集、数据处理及故障诊断四个环节，航线规划阶段，基于风电场整体架构及设备空间配置，设置合理的巡检飞行路线及作业程序，开展数据采集阶段，无人机按规划航迹实施飞行，借助传感器技术采集风力发电机组中叶片、齿轮箱与发电机等关键构件的运行参数，原始数据处理阶段，针对所获数据实施预处理，去除信号中的噪声干扰，继而推进特征转换及分类判定，依据加工数据完成故障分析，判定设备有无故障，同时分析故障性质及所在位置。

2. 实际案例分析

以某大型风电场为例，采用无人机智能巡检技术对风力发电机组进行巡检。在一次巡检中，通过红外热成像仪发现某台风力发电机组的齿轮箱温度异常升高。进一步分析可见光图像，发现齿轮箱的密封处存在漏油现象。及时对该机组进行维修，避免了故障的进一步扩大，减少了停机时间和维修成本。通过长期的巡检实践，该风电场的故障发现率和维修及时性得到了显著提高。

3. 存在的问题及改进措施

实施风力发电故障检测时，现有无人机巡检体系仍存在改进空间，在复杂气象环境中，无人机的稳定性易出现波动，遭遇大风、雨雪或寒冷气候时，无人机的飞行稳定性与持续作业时间将明显减弱，继而影响图像及传感器所获数据的可靠性，风电叶片表层缺陷呈现多样化分布，当前算法对细微裂纹、腐蚀及雷击损伤的检测精度不足，存在较高的错判与漏检率。针对现存缺陷，应采取无人机飞行控制系统优化措施，采用自适应 PID 控制架构辅以抗风扰动补偿措施，巩固其在极端工况中的飞行控制可靠性；完善数据挖掘算法的技术攻关，采用 CNN 与迁移学习相结合的深度学习策略，构建风电设备定制化的故障辨识模型，增强识别准度及迁移效果，实现智能化巡检的高效稳定运行。

三、光伏阵列故障检测中无人机智能巡检的实践探索

1. 巡检流程

就光伏阵列的故障识别而言，两类场景中无人机智能巡检的实施流程高度相似，第一步开展任务规划，结合光伏系统分布与地形参数，划定无人机飞行轨迹及巡检范围，数据采集期间，结合可见光摄像技术与红外热成像设备对光伏组件取像，采集组件外观画面与温度分布图谱，数据清洗阶段，就图像采集结果及对应数据进行系统分析，检测组件存在的裂纹及热斑等缺陷，基于分析结果完成故障点定位及维修措施建议。

2. 实际案例分析

某光伏电站采用无人机智能巡检技术后，大大提高了故障检测的效率。在一次巡检中，通过红外热成像仪发现部分光伏组件存在热斑现象。进一步分析可见光图像，确定了热斑的具体位置和范围。及时对这些组件进行更换，避免了发电量的损失。通过长期的巡检，该光伏电站的发电效率得到了有效提升。

3. 存在的问题及改进措施

针对光伏面板的故障检测作业，当前智能巡检技术还存在部分局限性，板面污染既会引发图像采集质量衰减，又可能造成热成像数据失真，无人机掠过光伏板组群间隙期间，易出现信号波动，引发通信质量起伏不定，针对相关缺陷，可添设清洗装置，周期性实施光伏板表面清洁；优化无人机无线通信模块，提升抗干扰水平。

结语

采用无人机智能巡检能有效优化风电光伏故障检测流程，可大幅提升巡检实施效率及缺陷检出率，缩减用工成本及事故发生率，应用实例反映，该技术能有效提升风电和光伏故障检测水平，能实时监测设备的故障前兆，维持能源供应的稳定状态与可靠水平。目前该技术的推广应用仍面临技术层面的制约，诸如极端气候环境下的飞行平稳性、分析算法的计算精度、信息传输的稳定性等，为进一步提升无人机智能巡检在风光发电故障识别中的实际应用效果，应着力推进技术研发与创新突破，应不断强化飞行设备的硬件处理能力，强化其在极端环境下的适应水平；要推进数据分析算法的突破，采用前沿 AI 技术，强化故障分析的准度与鲁棒性。需推动形成统一的行业标准及实施规范，构建无人机智能巡检技术的长效监督机制，依托多边合作框架，多方协作实现无人机智能巡检在新能源电站的全面推广，对低碳能源革命的技术赋能，伴随技术水平的稳步提升，采用无人机智能巡检技术能有效加强风光发电系统的故障监测能力，赋能新能源产业迭代升级。

参考文献：

[1] 王振.无人机智能巡检在风电光伏故障检测中的应用[J].电力设备管理,2024,(04):83-85.

[2] 周归勇,白龙,吴忠霞,等.无人机智能巡检在风电光伏故障检测中的实践应用研究[J].电力系统装备,2024,(01):132-134.