Моніторинг дронами

«Справа в тому, що мене дійсно вразило, наскільки ця технологія має високу продуктивність для СЕС і моніторингу надійності,» — каже Девід Парлевліет, заступник директора університету машинобудування та енергетики Мердока, в доповіді по нещодавньому дослідженню Австралійського інституту фотоелектрики (APVI), який розглядає портативні методи перевірки СЕС на місці.

Нещодавно повідомлялось, наприклад, про рішення південноавстралійської комунальної компанії SA Water укласти угоду з британською компанією з аероінспекції та аналізу даних з повітря для моніторингу роботи її 370 000 сонячних панелей, розміщених на 33 окремих майданчиках.

Швидкий прогрес у інфрачервоному огляді за допомогою безпілотників означає, що повітряне спостереження тепер забезпечує чіткий огляд робочого стану встановлених фотоелектричних матриць, а також визначення конкретних груп або модулів PV для подальшого детального аналізу за допомогою мобільних випробувальних центрів, пише APVI.

Важливо, зазначається у звіті, що якість таких результатів перевірок на місці зараз порівнянна з результатами, отриманими в ході лабораторних випробувань, і може надійно сприяти отриманню інформації, необхідної для виконання ремонту та обґрунтування гарантійних вимог на несправних панелях, без необхідності їх надсилання лабораторії за межами об’єкта для оцінки - яке, у свою чергу, створює ризик пошкодження панелей під час транспортування та може призвести до тривалих простоїв однієї або декількох струн PV.

Безпілотники знижують вартість, збільшують можливості

"Безпілотники самі по собі значно просунутіші, ніж це було навіть у порівняно останні роки" — зазначає Девід. Крім того, вони стали більш комерційно доступними, а вартість технології впала так, що «ви можете отримати інфрачервону систему із звичайним виробником безпілотників за кілька тисяч доларів, і це робить її набагато доступнішою для маленьких компаній або користувачів ".

Але він каже, що найбільший прогрес був у двох сферах. По-перше, можливий рівень автономності в можливостях безпілотників - тобто безпілотники запрограмовані літати по трасі відповідно до нейронної мережі, «навченої» за допомогою різних ортофотографій (аерофотознімки, які були виправлені геометрично так, щоб масштаб зображення був рівномірним) і його можна використовувати як карту) фотоелектричних установок; динамічне планування маршруту за допомогою алгоритмів машинного навчання потім оптимізує шлях спостереження відповідно до можливостей безпілотника та конкретних нюансів кожного майданчику.

Другий напрямок розвитку — машинне навчання, яке застосовується для обробки та аналізу величезної кількості даних, зібраних під час спостереження за допомогою засобів електролюмінесценції, встановленої на безпілотниках, та інфрачервоного тепловізорування промислових установок.

Існуючі системи повітряних фотоелектричних інспекцій, розроблені відомими новаторами, такими як Raptor Maps та інші, схвалені доповіддю, проте в ній говориться, що їх нинішня «залежність від обробки даних зображення вручну» є недоліком, оскільки «людська помилка знижує діагностична точність ІЧ [інфрачервоного] зображення для СЕС ».

Планова автономна перевірка та аналіз

Інтегрований автономний моніторинг та аналіз швидко стають реальністю, оскільки вищезгадані компанії та дослідники працюють над тим, щоб реалізувати потенціал цієї технології.

Колега Девіда та співавтор звіту Мохаммадреза Агаей з Ейндговенського технологічного університету в Нідерландах розробив автономну систему моніторингу для великомасштабних фотоелектричних установок, яка здійснює зйомку зображень та автоматичну передачу цих даних до наземної станцію управління за допомогою радіочастотного каналу та безпечне передавання шифрованих даних за допомогою хмарного сховища Google до бази даних для обробки. "Після попередньої обробки та подальшої обробки повітряних знімків та даних вся оброблена інформація передається до системи підтримки прийняття рішень та оператору технічного обслуговування для подальших дій", - йдеться у звіті. На цьому етапі автономна система з високим ступенем точності оцінює інформацію, визначає та аналізує конкретні несправності та збої, а також їх положення у сонячній фермі.

Камери, встановлені на безпілотнику, наприклад, можуть виявляти проблеми з кабелями, проблеми з розподільчою коробкою, тріщини комірок, збої діодів, перебої в ланцюзі з'єднання комірки та PID (деградація, спричинена потенціалом через високу напругу) чи LeTID (деградація, спричинена світлом та підвищеною температурою).

Деякі з найважливіших практичних процедур моніторингу на основі безпілотних літальних апаратів свідчать, що дослідники мають розглянути вимоги наближення для виявлення дефектів різних компонентів модуля та послідовний вибір хороших умов для стійкого польоту та чіткої, точної зйомки.

«Якість зображень, які ми отримуємо, залежить від умов навколишнього середовища»,-розповідають вони, додаючи: «Зазвичай ви намагаєтесь проводити моніторинг у сухих, сонячних, безхмарних умовах з низьким вітром, щоб отримати найкращі дані найбезпечнішим способом . ”