一种光伏电站火灾预警系统技术方案

本发明专利技术提供了一种光伏电站火灾预警系统，包括基于图像的火灾隐患检测模块、基于电气信号的直流电弧检测模块和云端协同模块；其中图像检测系统通过摄像头采集电站实时图像数据，火灾预警终端通过视频服务器读取图像数据并通过深度学习算法检测火焰、烟雾和可燃物；电弧检测系统通过电弧传感器采集汇流箱直流线路的电气信号和电弧强度值，之后通过自制电弧发生器实验设置电弧报警阈值；云端协同系统通过结合电站其他来源数据和历史图像电气数据做火灾预警信号的进一步数据融合分析，并将预警信号同步给监控人员。本发明专利技术实现了光伏电站在无人值守的情况下，通过图像与电信号的监控实时识别电站中存在的火灾隐患和直流电弧。实时识别电站中存在的火灾隐患和直流电弧。实时识别电站中存在的火灾隐患和直流电弧。

【技术实现步骤摘要】
一种光伏电站火灾预警系统


[0001]本专利技术属于自动化
，具体涉及一种光伏电站火灾预警系统。

技术介绍

[0002]随着时代的发展，世界工业发展对能源的需求越来越大。伴随传统能源的消耗，人类不断研究清洁能源和可再生能源的相关技术。风力、水力和光伏发电等清洁可再生能源技术成为世界能源开发的主题。其中光伏发电技术的发展尤其快，伴随着光伏累计装机容量的提升，光伏发电设备的智能运维和安全运行成为光伏技术发展的一项制约因素。
[0003]光伏发电过程往往会产生许多火灾隐患，常规光伏电站的火灾隐患包括：
[0004]1)光伏组件表面可燃物杂草等形成可燃物堆积；
[0005]2)直流电弧产生的高温触发火灾；
[0006]3)隐裂热斑等情况导致光伏组件表面局部温度升高。
[0007]由于光伏电站往往建设在距离城市较远的阳光集中地区，因此光伏电站的安全运维无法得到及时的人工检测，导致光伏电站的火灾隐患难以实现及时有效的排查，火灾火情也无法在第一时间被发现。因此一旦光伏电站火灾发生将带来巨大的经济损失。

技术实现思路

[0008]为解决上述问题，本专利技术针对当前大型光伏电站提供一种无人值守的火灾预警系统。该系统可对光伏电站的火灾隐患进行智能检测和预警信息同步，在火灾发生之前或发生初期及时发出预警信号，从而降低由于火灾导致的经济损失。
[0009]为了达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0010]一种光伏电站火灾预警系统，包括基于图像的火灾隐患检测模块、基于电气信号的直流电弧检测模块和云端协同模块，其中基于图像的火灾隐患检测模块用于通过摄像头采集电站实时图像数据并传输至视频服务器；电弧检测系统通过电弧传感器采集汇流箱直流线路的电气信号和电弧强度值；云端协同系统包括本地端火灾预警终端和云端，所述火灾预警终端通过视频服务器读取图像数据并通过深度学习算法检测火焰、烟雾和可燃物，并接收电弧检测系统采集到的电站不同支路的电弧信号，基于电弧报警阈值来判断是否有电弧发生，火灾预警终端与云端进行数据通讯；云端通过结合电站其他来源数据和历史图像电气数据做火灾预警信号的进一步数据融合分析，并将预警信号同步给监控人员，实现光伏电站在无人值守的情况下安全运行。
[0011]进一步的，所述电弧报警阈值通过电弧发生实验装置通过实验设置。
[0012]进一步的，所述电弧发生实验装置包括绝缘底座、设置在绝缘底座上的固定电极和移动电极，移动电极通过绝缘滑块可滑动地装配在绝缘底座上，所述固定电极连接至直流电源，移动电极连接至电弧传感器，直流电源与电弧传感器具有电连接。
[0013]进一步的，所述火灾预警终端通过防水塑料机箱作为装置外壳，并通过航空插头对装置各接口进行封装。
[0014]进一步的，所述深度学习算法通过自建数据集做模型训练并将训练模型搭载在火灾预警终端装置完成多路视频实时检测。
[0015]进一步的，所述电弧检测模块包括电弧信号通信装置和若干电弧采集装置，所述电弧采集装置安装在汇流箱内，实时采集汇流箱内电弧强度值，通过Modbus RTU通信协议将电流、电压和电弧强度信号传至电弧信号通信装置，电弧信号通信装置与火灾预警终端装置的处理器直接通信。
[0016]进一步的，所述云端协同系统还在火灾预警终端的基础上对检测结果进一步分析，进行检测与确认，最终将二次检测结果通过可视化界面同步至远程监控室。
[0017]与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和有益效果：
[0018]1.本专利技术实现了光伏电站在无人值守的情况下，通过图像与电信号的监控实时识别电站中存在的火灾隐患和直流电弧。
[0019]2.本专利技术及时同步火灾预警信号，能够有效降低火灾风险，减少火灾导致的经济损失。
[0020]3.本专利技术采用云端协同技术保障火灾预警的识别精度和有效范围在该系统运行过程中不断提升，从而提升系统的鲁棒性。
附图说明
[0021]图1为本专利技术提供的光伏电站火灾预警系统整体框架示意图。
[0022]图2为火灾预警终端装置开发板接口连接示意图。
[0023]图3为基于图像的火灾隐患检测模块框图。
[0024]图4为基于电气信号的直流电弧检测模块框图。
[0025]图5为电弧发生实验装置图。
[0026]图6为云端协同模块硬件框图。
[0027]图7为云端协同模块软件框图。
具体实施方式
[0028]以下将结合具体实施例对本专利技术提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。
[0029]基于此，本专利技术提供了一种光伏电站火灾预警系统，其结构如图1所示，包括基于图像的火灾隐患检测模块、基于电气信号的直流电弧检测模块、云端协同模块。云端协同模块包括本地端与云端两部分，其中本地端为火灾预警终端装置，通过采集火灾隐患与直流电弧信号，并通过电厂的智能终端上传云端，云端将数据保存在历史数据库中，并结合其他来源的电厂数据通过数据融合算法进一步分析火灾隐患的结果，最终的分析结果将通过可视化界面同步给远程监控人员。
[0030]具体地说，火灾预警终端装置采用IP67等级防护方案，即通过符合IP67等级要求的加防水塑料机箱作为装置外壳进行封装，并通过航空插头对USB、RJ45、电源等接口进行封装使得整个机箱满足ip67防护要求，满足火灾预警装置的防水防尘要求，保障终端设备可在无人值守的野外环境正常作业。图2为本专利技术火灾预警终端开发板接口图，本地端处理器选用Nvidia Jetson TX2处理器，该处理器GPU为256CUDA内核，可以有效完成视频检测部
分，在GPU模式下，视频检测算法检测速度稳定在每帧0.5秒。处理器通过24V直流供电，可通过光伏电站现场的220V交流电转24V直流电完成供电。外设USB和HDMI接口用于接入鼠标、键盘和显示器做软件调试。视频服务器通过RJ45网线连接Ethernet网口，电弧信号通信装置通过USB接口连接开发板。开发板分析运算结果通过Ethernet网口传输至电厂智能终端设备，终端设备进一步与云端通信。
[0031]基于图像的火灾隐患检测模块包括设置在现场的若干视频摄像头、以及与各摄像头进行信号传输的视频服务器，多摄像头实时监控电站，采集电站图像并通过视频服务器汇总视频数据。图3为摄像头具体布置示意图。摄像头选用HIKVISION的红外摄像头，可在白天与夜间实时采集电站图像，摄像头的排布位置应该根据电站的地形做调整，保障摄像头有效检测范围可以覆盖所有光伏组件与设备。在此基础上对组件与设备进行编号，并根据现场的摄像头调试设置对应的像素范围映射表。最终通过深度学习算法检测火灾隐患及发生位置和概率，并将分析结果发送至电厂终端设备。
[0032]本专利技术中用到的图像算法的网络模型为YOLOV4网络，通过LableImage自建图像数据集完成网络模型的迭代，并在TX2开发板上配置keras、tenso本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光伏电站火灾预警系统，其特征在于：包括基于图像的火灾隐患检测模块、基于电气信号的直流电弧检测模块和云端协同模块，其中基于图像的火灾隐患检测模块用于通过摄像头采集电站实时图像数据并传输至视频服务器；电弧检测系统通过电弧传感器采集汇流箱直流线路的电气信号和电弧强度值；云端协同系统包括本地端火灾预警终端和云端，所述火灾预警终端通过视频服务器读取图像数据并通过深度学习算法检测火焰、烟雾和可燃物，并接收电弧检测系统采集到的电站不同支路的电弧信号，基于电弧报警阈值来判断是否有电弧发生，火灾预警终端与云端进行数据通讯；云端通过结合电站其他来源数据和历史图像电气数据做火灾预警信号的进一步数据融合分析，并将预警信号同步给监控人员，实现光伏电站在无人值守的情况下安全运行。2.根据权利要求1所述的光伏电站火灾预警系统，其特征在于：所述电弧报警阈值通过电弧发生实验装置通过实验设置。3.根据权利要求2所述的光伏电站火灾预警系统，其特征在于：所述电弧发生实验装置包括绝缘底座、设置在绝缘底座上的固定电极和移动电极，移动电极通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：张侃健，华璧辰，何增祥，许祯，魏海坤，方仕雄，葛健，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：