普宙飞行器CEO王效杰：无人机+AI掀起光伏电站运维革命

2019年3月20-21日，由顺德中山大学太阳能研究院、Solarbe索比光伏网、天合光能股份有限公司、智新研究院主办的2019光伏变革论坛暨第六届广东省光伏论坛在广州隆重举行。普宙飞行器科技(深圳)有限公司CEO王效杰指出，传统的光伏电站巡检工作主要是通过安检员的定期巡查和上级督查部门的不定期抽查两种方式，都是采用人工接触方式，主要存在工效低、周期较长、困难地段难以作业等缺点，使用无人机助力于光伏电站的全生命周期，在提高系统发电效率的同时，可大幅降低电站整体投入成本。

以下是王效杰演讲内容，根据速记整理，未经本人审核。

无人机是新出现的事物，也是一个新工具，无人机的出现对国民工业生产的效率提升得到了一个肯定，这已经在各个领域被充分运用。一样的，无人机对于光伏电站会有一些新变革，这是我们调研分析的无人机在光伏电站生命全周期流程图。

设计阶段依靠无人机进行设计施工现场勘测，为项目可行性研究提供数据分析，对整个电厂布局进行规划。第二方面，可以进行3D模型的建立，从全局上建立电厂，为后期发电量建设提供模型。建设阶段无人机可以提供建设进度的监控，了解项目的实施过程和实施进度，同时可以捕捉项目建设阶段异常现象，为项目建设保驾护航。第三阶段就是运维阶段，无人机参与了光伏电站的运维，使得光伏电站运维出现了无人化、集中化、智能化的特点，这样一来极大改善光伏电站运维的现状。

光伏电站大家都很了解，有的电站建立在平原，也有的建立在山区，还有在工业厂房的房顶，电厂的检作业场景是这样的，一个运维人员拿着专业检测设备逐一巡逻、检测，这样务必带来以下几个缺点：第一，劳动强度大，需要运维人员在高度、酷暑、严寒中大范围巡检作业，户外劳动量可想而知。第二，困难地段运维难以实现，比如山坡、屋顶，运维人员很难到达，马上巡视也不容易，作业地段很困难。第三，这种运维方式注定效率低下，巡检时间长，最长三、五个工作日才能完成一个巡检。第四，作业程序复杂，流程麻烦。第五，由于巡检低效率使资源配置很多，需要很多巡检人员共同开展作业，资源冗余浪费。

根据以上五点，基于GDU无人飞行平台+智能感知+计算机视觉方案，普宙提出人工智能和多传感器融合全栈式电厂运维解决方案。首先介绍一下这个方案里面采用的硬件平台，普宙采用了GDU SAGA的品牌，无人机是折叠变形的小型机，方便携带、性能强大，具有10公里作业半径，最长飞行时间达到39分钟以上，最大负载能力能够负载起1公斤物品。

GDU SAGA是一个开放式平台，主要体现在三点，第一个就是传感器的开放，首先普宙自己研发一系列平台，4K定焦云台、800×600红外平台、高音喇叭等传感器，同时也提供开放接口，让各种厂家针对自己应用场景开发自己的传感器，挂载在无人机平台上，满足任务需求。我们提供SKT二次开放包，基于开放包进行数据端处理，例如可以用它进行更困难的故障检测。支持合作伙伴开发自己具有知识产权、自主品牌的无人机的巡检产品，满足专业领域特定场景的需求。

普宙飞行器成立于2015年5月，源于高德红外背景，是国内军民融合企业的排头兵，有两大技术核心，打破欧美的垄断，开发出国内自主知识产权的核心红外芯片。是国内唯一具备导弹武器科研生产资质是民营企业，开发国内战术级导弹，反坦克导弹就是由高德红外自主研发和设计生产的。普宙虽然成立只有5年，但是在飞行器控制包括动力系统设置、红外图像处理、数据链有十年以上技术积累，是军品技术向民用技术的转移。所以基于导弹开发，普宙在这方面也有深厚的技术积累。

普宙一直在潜心研究，投入研发资源2.5亿，获得全套无人机相关技术，专利布局覆盖了无人机的方方面面。普宙核心技术有三条：第一，全自主红外热成像技术，普宙是国内唯一一家具有全体系化红外相机研发生产能力的无人机企业，无人机企业很多，但是研发红外相机的没有。我们拥有8英寸0.26微米的非制冷红外探测器专用MEMS生产线。第三，单芯片集成技术。

我们比较一下国内相关产品和普宙产品的差异，红色部分就是我们的区别。国内目前普通红外相机分辨率都是640×512，还是属于中高端产品，普宙分辨率达到800×600。第二帧率，电影帧频至少达到24Hz以上，普宙能开发60Hz。还有就是智能控制技术，我们正在进行第四代飞控研发，是基于视觉传感、基多传感器智能控制的技术时代。第三，单芯片集成技术，目前国内产品都是大组件集成，普宙具有无人机全产业技术，可以将所有软件、算法写在一个芯片，产品更加小型化、性能更加强大，可靠性和稳定性又能够得到保证。

基于以上硬件平台，普宙提出的运维方案分三个阶段，第一个阶段就是3D建模，采用我们的4K可见光传感器，对整个电厂进行模型数据的采集。第二个阶段就是温度数据的搜集。第三个阶段就是AI数据分析和处理。

3D建模就是用可见光成像技术，结合行业规划自主飞行，对整个电厂进行成像，最后采集获得精细化数字地图，为无人机飞行提供精确保障。模型采集最后能获得电厂发电区域除了地理坐标还有高度、面积等信息，包括整个发电区域一些建筑、楼宇还有一些树木障碍物的3D坐标信息。说白了，就是在自我生成导航地图。

第二个阶段是温度数据采集，采用红外热成像技术，用飞行平台挂载上现象另外一个传感器，红外成像相机，对整个电厂区域进行航空拍照，当然这个过程是基于第一阶段的基础上进行航迹规划，采集这么多数据之后，在云端进行2D拼图，这样的地图可以拼出至少100平方公里面积的温度数据，在温度数据里面，计算机能够通过计算机视觉、数字阈值的技术，能够检测出温度点，对于敏感的温度点可以进行复飞，可以进行更精细化拍照，获取更多数据信息。

第三阶段就是判断故障点属于哪个类型，因为我们在这块不是专业化的公司，我们虽然是跟光伏厂家一起做了大量的实际试验，但是这种现象还不一定全面，目前可以检测到光伏板的模组检测，可以看到是单节电芯还是多节电芯故障现象。还有遮蔽检测，通过数据可以看到电板被植物、环境物遮挡的现象。还有碎片和污物的检测，可以看到光伏电板玻璃碎片，也能检测飞鸟的排泄物。还能检测管线检测，可以检测管线的差异。对比较智能化的，可以追随太阳的电厂，我们能够检测轨道对接情况。还可以进行非基态或脱网组合其的现象还有逆变器和脱网异常，由于受到气温、冰雹、洪水、台风破坏的影响。这就是我们对光伏电板的检测。

我们这套方案也可以对光伏电站其他设备进行精细化运维，例如输电塔，采用10倍可见光和红外，无人机能从多个角度对电塔进行拍摄，检查出绝缘子情况，提前排除隐患。也能对升压塔和配电站进行红外拍摄，检测出变压器漏油，还有设备连接点的故障和异常。

文章作者：刘珊珊