【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光伏发电监控领域，尤其涉及一种光伏发电的监控管理方法及系统。
技术介绍
1、光伏发电指的是利用太阳能电池板（光伏发电板）将太阳光转换成电能的一种发电方式。光伏发电系统主要由光伏组件、逆变器、交流配电柜等部分组成，其中光伏组件产生的是直流电，逆变器负责将直流电转换成交流电，以供使用。
2、为了对光伏发电板进行监控，现有技术中，如公告号为cn203574742u的中国专利公开的太阳能监控器，可以设置摄像头采集光伏板的视频或图像信息。
3、通过对光伏发电板的监控，可以识别光伏发电板是否存在破损的情况，破损的光伏发电板会因电池片损坏而导致光电转换效率下降，减少发电量。且产生热斑效应，会降低组件发电效率，加速组件老化，甚至烧毁整个组件，若破损导致隐裂可能会改变电流汇集的方向，影响电池片的电性能，严重时甚至会使电池片处于独立并联状态，破坏电路结构，因此，需要及时识别光伏板的破损位置，切断破损模块，降低破坏影响。
4、如公开号为cn114565600a的中国专利申请文件公开的一种太阳能光伏面板表面缺陷检测方法，包括：故障检测模块，通过霍夫直线检测对板面开裂和弯曲的情况进行检测，故障检测模块通过canny边缘检测算法对损坏和凹陷进行边缘检测。
5、canny算法依赖于两个阈值来确定边缘的强度。低阈值用于确定边缘的候选像素，高阈值用于最终确定边缘。这两个阈值通常是人为设置的，需要根据具体的应用场景进行调整。如果阈值设置不当，可能会导致边缘检测效果较差，例如边缘漏检或误检（例如，光伏板在户外
技术实现思路
1、为了解决破损区域识别准确性低的技术问题，本申请提供一种光伏发电的监控管理方法及系统。
2、第一方面，本申请提供一种光伏发电的监控管理方法，采用如下的技术方案：
3、一种光伏发电的监控管理方法，包括步骤：标记光伏板的灰度图中的电池片区和栅极区得到若干初始窗口；对初始窗口筛选得到最优窗口；在最优窗口中，计算破损评价，当破损评价大于0，生成存在破损的报警信号；其中，破损评价的计算方法为：构建多个方向上的灰度共生矩阵的熵值，将熵值最大值作为纹理密度值，熵值最大值对应的方向为裂纹的纹理方向，每个最优窗口对应一个纹理密度值；根据纹理密度值构建纹理密度矩阵，取纹理密度矩阵中任一点为中心点，将中心点的小邻域内的纹理密度均值与大邻域内的纹理密度均值的比值作为破损评价。
4、有益效果为：通过构建灰度共生矩阵，找到纹理的密度特征和方向特征，光伏板的破损通常是由中心向周围扩散的纹裂，这与积灰的纹理或反光的纹理不同，以更准确的找到破损区域，提高破损区域识别的准确性。
5、可选的，对初始窗口筛选得到最优窗口，包括步骤：对初始窗口内的灰度值进行聚类得到两个聚类簇；验证灰度图的有效性，若有效，计算初始窗口的特征分辨指数，将特征分辨指数最小值对应的窗口作为最优窗口，反之删除灰度图。
6、有益效果为：验证灰度图的有效性是为了确保图像分析的结果具有实际意义，即能够正确区分电池片区和栅极区，如果不能，说明可能是由于灰尘覆盖或者反光，此时可以向运维人员发出信号，提示运维人员查看采集图像，如果是灰尘较多，运维人员需要对光伏板进行清洗操作。一个初始窗口对应一个特征分辨指数，取一天内的特征分辨指数最小值对应的窗口为该天的最优窗口，可以减少反光对于缺陷识别的影响。
7、可选的，特征分辨指数的计算公式为：，
8、，
9、，其中，表示特征分辨指数，表示电池片分辨指数，表示栅极分辨指数，表示最大值函数；表示以为底的指数函数，表示第一个聚类簇中第个像素点占初始窗口中所有像素点的比值，为第一个聚类簇中第1个像素点的灰度值，表示电池片标准灰度值，min表示最小值函数，为第一个聚类簇中第个像素点的灰度值；表示第二个聚类簇中第个像素点占初始窗口中所有像素点的比值，为第二个聚类簇中第1个像素点的灰度值，表示栅极标准灰度值，为第二个聚类簇中第个像素点的灰度值。
10、有益效果为：特征分辨指数越小，说明电池片区和栅极区的特征差异更明显，从而提高了图像的分辨能力，找到周期内多个采集图纸中较为明显的灰度图进行分析，能够降低误判率。
11、可选的，聚类采用k-means聚类算法，聚类中的类中心个数为2个。
12、可选的，电池片标准灰度值为：光伏板安装使用时灰度图中电池片区的灰度值，栅极标准灰度值为：光伏板首次安装使用时灰度图中栅极区的灰度值。
13、有益效果为：以光伏板最初的灰度图中电池片的灰度值作为电池片的基准，以光伏板最初的灰度图中栅极的灰度值作为栅极的基准，能够更为准确的反映出监测的电池片和栅极与最开始的电池片和栅极之间的区别。
14、可选的，验证灰度图的有效性中，将灰度图中灰度值与电池片标准灰度值差值的绝对值作为第一验证值，将灰度图中灰度值与栅极标准灰度值差值的绝对值作为第二验证值，当第一验证值的最小值与第二验证值的最小值在同一个聚类簇中，判定为无效，反之判定为有效。
15、有益效果为：当第一验证值的最小值与第二验证值的最小值在同一个聚类簇中，说明识别不到电池片与栅极之间的界限，该位置有可能是反光位置或是界限被灰尘覆盖。
16、可选的，将中心点的小邻域内的纹理密度均值与大邻域内的纹理密度均值的比值作为破损评价中，小邻域为八邻域，大邻域为十六邻域或三十二邻域。
17、有益效果为：每处破损会产生一个破损中心点，以破损中心点为中心向周围产生若干裂纹，在中心点的八邻域内，纹裂的密度大于中心点的十六邻域，将中心点的小邻域内的纹理密度均值与大邻域内的纹理密度均值的比值作为破损评价，通过破损评价量化了破损的范围和纹裂密度。
18、第二方面，本申请提供一种光伏发电的监控管理系统，采用如下的技术方案：
19、一种光伏发电的监控管理系统，处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述的光伏发电的监控管理方法。
20、有益效果为：将上述的光伏发电的监控管理方法生成计算机程序，并存储于存储器中，以被处理器加载并执行，从而，根据存储器及处理器制作系统，方便使用。
21、本申请具有以下技术效果：
22、1、通过构建灰度共生矩阵，找到纹理的密度特征和方向特征，光伏板的破损通常是由中心向周围扩散的纹裂，这与积灰的纹理或反光的纹理不同，以更准确的找到破损区域，提高破损区域识别的准确性。
23、2、每处破损会产生一个破损中心点，以破损中心点为中心向周围产生若干裂纹，在中心点的八邻域内，纹裂的密度大于中心点的十六邻域，将中心点的小邻域内的纹理密度均值与大邻域内的纹理密度均值的比值作为破损评价，通过破损评价量化了破损的范围和纹裂密度。
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1.一种光伏发电的监控管理方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的光伏发电的监控管理方法，其特征在于，对初始窗口筛选得到最优窗口，包括步骤：
3.根据权利要求2所述的光伏发电的监控管理方法，其特征在于，特征分辨指数的计算公式为：，
4.根据权利要求2所述的光伏发电的监控管理方法，其特征在于，聚类采用k-means聚类算法，聚类中的类中心个数为2个。
5.根据权利要求2所述的光伏发电的监控管理方法，其特征在于，电池片标准灰度值为：光伏板安装使用时灰度图中电池片区的灰度值，栅极标准灰度值为：光伏板首次安装使用时灰度图中栅极区的灰度值。
6.根据权利要求2所述的光伏发电的监控管理方法，其特征在于，验证灰度图的有效性中，将灰度图中灰度值与电池片标准灰度值差值的绝对值作为第一验证值，将灰度图中灰度值与栅极标准灰度值差值的绝对值作为第二验证值，当第一验证值的最小值与第二验证值的最小值在同一个聚类簇中，判定为无效，反之判定为有效。
7.根据权利要求1所述的光伏发电的监控管理方法，其特征在于，将中心点的小邻域内
8.一种光伏发电的监控管理系统，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1-7任一项所述的光伏发电的监控管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种光伏发电的监控管理方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的光伏发电的监控管理方法，其特征在于，对初始窗口筛选得到最优窗口，包括步骤：
3.根据权利要求2所述的光伏发电的监控管理方法，其特征在于，特征分辨指数的计算公式为：，
4.根据权利要求2所述的光伏发电的监控管理方法，其特征在于，聚类采用k-means聚类算法，聚类中的类中心个数为2个。
5.根据权利要求2所述的光伏发电的监控管理方法，其特征在于，电池片标准灰度值为：光伏板安装使用时灰度图中电池片区的灰度值，栅极标准灰度值为：光伏板首次安装使用时灰度图中栅极区的灰度值。
6.根据权利要求2所述的光伏发电的监控管理...
【专利技术属性】
技术研发人员：付学章，陈刚，王涛，李竹能，
申请(专利权)人：湖北中科能能源技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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