CN112465812B - 光伏组件的灰尘检测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种光伏组件的灰尘检测装置及方法。光伏组件的灰尘检测装置，包括：图像采集单元，用于获取光伏组件表面的参考图像和实时状态图像；灰尘检测单元，用于根据所述参考图像和所述实时状态图像确定二者的融合程度，并基于所述融合程度确定所述光伏组件表面的灰尘度的检测结果。与现有技术相比，本发明实施例的技术方案可根据各个光伏组件表面的参考图像和实时状态图像的融合程度，确定该光伏组件表面的灰尘度，灰尘检测的结果更为直观且准确，无需考虑光伏电站周围环境对灰尘检测的影响，有助于光伏电站的运维工作。

Description

光伏组件的灰尘检测装置及方法

技术领域

本发明实施例涉及光伏发电技术，尤其涉及一种光伏组件的灰尘检测装置及方法。

背景技术

光伏电站中的光伏组件需要进行日常维护，以保证光伏组件表面清洁，避免组件表面的灰尘或污垢等污染物遮挡光伏组件的表面，影响光伏组件的光电转换效率，进而影响组件的发电量。因此，需要对组件表面的污染物进行检测，例如对光伏组件表面的灰尘进行检测，从而根据灰尘检测结果对光伏组件进行清洁与维护。

目前，现有灰尘检测方案存在灰尘检测结果不准确的问题，影响了光伏电站的运维工作。

发明内容

本发明实施例提供一种光伏组件的灰尘检测装置及方法，以提升光伏组件的灰尘检测结果的准确度。

第一方面，本发明实施例提供了一种光伏组件的灰尘检测装置，包括：

图像采集单元，用于获取光伏组件表面的参考图像和实时状态图像；

灰尘检测单元，用于根据所述参考图像和所述实时状态图像确定二者的融合程度，并基于所述融合程度确定所述光伏组件表面的灰尘度的检测结果。

可选地，所述灰尘检测单元还用于获取所述光伏组件的实时电能参数，并根据所述实时电能参数确定此时的所述融合程度对应的灰尘损失度。

可选地，所述图像采集单元包括摄像设备和支撑固定件；

所述摄像设备与所述支撑固定件连接，所述摄像设备用于获取所述光伏组件表面的图像；

所述支撑固定件与所述光伏组件连接，所述支撑固定件用于将所述摄像设备悬挂在所述光伏组件表面的上方。

可选地，所述灰尘检测单元用于根据所述参考图像和所述实时状态图像的差异程度确定所述参考图像和所述实时状态图像的融合程度；所述融合程度与所述灰尘度成反比。

可选地，所述灰尘检测单元用于：

确定获取所述实时电能参数时的所述实时状态图像与所述参考图像的融合程度；

根据所述实时电能参数确定所述灰尘损失度，所述灰尘损失度与所述融合程度具有时间维度上的对应关系；

所述灰尘检测单元还用于根据所述融合程度、所述实时电能参数和所述灰尘损失度，确定三者在时间维度上的对应关系，并据此建立灰尘检测结果的样本数据库。

可选地，所述灰尘检测单元还用于在实时确定的所述融合程度符合所述样本数据库中的所述融合程度时，基于所述样本数据库中的所述融合程度对应的所述灰尘损失度确定所述光伏组件的实时灰尘损失度；

所述灰尘检测单元还用于根据实时确定的所述融合程度、所述实时电能参数和所述灰尘损失度修正所述样本数据库。

可选地，所述灰尘检测单元还用于获取光伏电站中不同所述光伏组件的参数信息，并基于不同所述光伏组件的所述参考图像和所述实时状态图像的融合程度，分别确定各所述光伏组件的灰尘度。

第二方面，本发明实施例还提供了一种光伏组件的灰尘检测方法，由光伏组件的灰尘检测装置执行，所述灰尘检测装置包括图像采集单元和灰尘检测单元；所述灰尘检测方法包括：

通过图像采集单元获取光伏组件表面的参考图像和实时状态图像；

通过灰尘检测单元根据所述参考图像和所述实时状态图像确定二者的融合程度，并基于所述融合程度确定所述光伏组件表面的灰尘度的检测结果。

可选地，所述灰尘检测方法还包括：

通过所述灰尘检测单元获取所述光伏组件的实时电能参数，并根据所述实时电能参数确定此时的所述融合程度对应的灰尘损失度。

可选地，根据所述参考图像和所述实时状态图像的差异程度确定所述参考图像和所述实时状态图像的融合程度；所述融合程度与所述灰尘度成反比。

可选地，根据所述实时电能参数确定此时的所述融合程度对应的灰尘损失度，包括：

确定获取所述实时电能参数时的所述实时状态图像与所述参考图像的融合程度；

根据所述实时电能参数确定所述灰尘损失度，所述灰尘损失度与所述融合程度具有时间维度上的对应关系；

所述灰尘检测方法还包括：

通过所述灰尘检测单元根据所述融合程度、所述实时电能参数和所述灰尘损失度，确定三者在时间维度上的对应关系，并据此建立灰尘检测结果的样本数据库。

可选地，所述灰尘检测方法还包括：

通过所述灰尘检测单元在实时确定的所述融合程度符合所述样本数据库中的所述融合程度时，基于所述样本数据库中的所述融合程度对应的所述灰尘损失度确定所述光伏组件的实时灰尘损失度；

所述灰尘检测方法还包括：

通过所述灰尘检测单元根据实时确定的所述融合程度、所述实时电能参数和所述灰尘损失度修正所述样本数据库。

可选地，所述灰尘检测方法还包括：

通过所述灰尘检测单元获取光伏电站中不同所述光伏组件的参数信息，并基于不同所述光伏组件的所述参考图像和所述实时状态图像的融合程度，分别确定各所述光伏组件的灰尘度。

本发明实施例提供的光伏组件的灰尘检测装置和方法，通过图像采集单元获取光伏组件表面的参考图像和的实时状态图像，通过灰尘检测单元根据参考图像和实时状态图像确定二者的融合程度，并基于融合程度确定光伏组件表面的灰尘度的检测结果。与现有技术相比，本发明实施例的技术方案可根据各个光伏组件表面的参考图像和实时状态图像的融合程度，确定该光伏组件表面的灰尘度，灰尘检测的结果更为直观且准确，无需考虑光伏电站周围环境对灰尘检测的影响，有助于光伏电站的运维工作。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种光伏组件的灰尘检测装置的结构示意图；

图2是本发明实施例提供的一种光伏组件的灰尘检测装置的主视图；

图3是本发明实施例提供的一种光伏组件的灰尘检测装置的侧视图；

图4是本发明实施例提供的一种光伏组件的灰尘检测方法的流程示意图；

图5是本发明实施例提供的另一种光伏组件的灰尘检测方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

本发明实施例提供了一种光伏组件的灰尘检测装置。图1是本发明实施例提供的一种光伏组件的灰尘检测装置的结构示意图；图2是本发明实施例提供的一种光伏组件的灰尘检测装置的主视图；图3是本发明实施例提供的一种光伏组件的灰尘检测装置的侧视图。本实施例可适用于对光伏组件的表面进行灰尘检测的情况，该灰尘检测装置可设置在光伏电站中。结合图1至图3，光伏组件的灰尘检测装置包括图像采集单元10和灰尘检测单元(图中未示出)；图像采集单元10用于获取光伏组件20表面的参考图像和实时状态图像；灰尘检测单元用于根据参考图像和实时状态图像确定二者的融合程度，并基于融合程度确定光伏组件20表面的灰尘度的检测结果。

其中，光伏组件的灰尘检测装置可设置在光伏电站中，该灰尘检测装置可包括多个图像采集单元10，每个图像采集单元10可分别对应一块光伏组件20或一个区域的光伏组件20设置，以获取光伏电站中每一块光伏组件20或一个区域的光伏组件20的图像，每个图像采集单元10分别与灰尘检测单元电连接或通讯连接。示例性地，图像采集单元10可包括摄像机，用于获取光伏组件20表面的图像，并将对应的图像信息发送至灰尘检测单元。灰尘检测单元可以是具有数据传输及数据处理等功能的控制器，灰尘检测单元可作为灰尘检测装置的中央处理单元单独配置在光伏电站中，或者也可以采用软件和/或硬件的方式，配置在光伏电站中的服务器或终端设备等电子设备中，其中典型的终端设备包括移动终端，具体包括手机、电脑或平板电脑等。

光伏组件20表面的参考图像，可以是光伏组件运行前表面处于无尘的清洁状态下的图像，也可以是对光伏组件进行清洗等方式进行维护之后，获取的组件表面的图像，以使参考图像中组件表面的状态接近于出厂状态，获取光伏组件20表面的参考图像，以确定该组件表面的无尘状态。光伏组件20表面的实时状态图像，是指光伏组件在实际运行过程中的实时状态图像，获取光伏组件20表面的实时状态图像，以确定该组件表面在运行中的实时状态，由于光伏组件在运行过程中，其表面可能存在灰尘或污垢等污染物，因此获取实时状态图像有助于在后续过程中确定光伏组件20表面的灰尘度。参考图像和实时状态图像的融合程度，可以是两幅图像的特征匹配程度，例如参考图像和实时状态图像中各像素区域的图像的相似程度。光伏组件20表面的灰尘度是指光伏组件20的表面被灰尘覆盖的程度，灰尘度可表示光伏组件20的表面被灰尘覆盖区域的大小和/或灰尘覆盖的厚度。

示例性地，光伏组件的灰尘检测装置的工作原理为：通过图像采集单元10获取光伏组件20表面的参考图像和运行中的实时状态图像，并将参考图像和实时状态图像发送至灰尘检测单元。灰尘检测单元可根据光伏组件20表面的参考图像和实时状态图像确定二者的融合程度，例如灰尘检测单元可采用现有的图像融合技术，对参考图像和实时状态图像进行融合，在融合过程中根据两幅图像的特征匹配程度确定二者的融合程度，两幅图像的特征匹配程度越高，两幅图像的融合程度越高，反之则越低。灰尘检测单元可基于参考图像和实时状态图像的融合程度确定光伏组件20表面的灰尘度，进而确定检测结果，两幅图像的融合程度越高，说明光伏组件20表面的实时状态越接近原始状态，则此时光伏组件20表面的灰尘度越低，光伏组件的表面相对清洁。反之，两幅图像的融合程度越低，说明光伏组件20表面的实时状态与原始状态的差距较大，则此时光伏组件20表面的灰尘度越高，光伏组件的表面可能存在灰尘或污垢等污染物。

本发明实施例提供的光伏组件的灰尘检测装置包括图像采集单元和灰尘检测单元，图像采集单元用于获取光伏组件表面的参考图像和实时状态图像，灰尘检测单元用于根据参考图像和实时状态图像确定二者的融合程度，并基于融合程度确定光伏组件表面的灰尘度的检测结果。与现有技术相比，本方案可根据各个光伏组件表面的参考图像和实时状态图像的融合程度，确定该光伏组件表面的灰尘度，灰尘检测的结果更为直观且准确，无需考虑光伏电站周围环境对灰尘检测的影响，有助于光伏电站的运维工作。

结合图1至图3，可选地，在上述实施例的基础上，设置图像采集单元10包括摄像设备110和支撑固定件120；摄像设备110与支撑固定件120连接，摄像设备110用于获取光伏组件20表面的图像；支撑固定件120与光伏组件20连接，支撑固定件120用于将摄像设备110悬挂在光伏组件20表面的上方。

示例性地，摄像设备110可以是高清摄像设备，如摄像机或视频监控设备等，支撑固定件120可以是呈“L”形的金属固定件，支撑固定件120的一端连接于光伏组件20的支架，支撑固定件120的另一端连接摄像设备110，以使摄像设备110悬挂在光伏组件20表面的上方，使得摄像设备110能够实时拍摄光伏组件20表面的图像。可以为光伏电站中的每一块光伏组件10，或者每个区域的多块光伏组件10对应设置具有摄像设备110和支撑固定件120的图像采集单元10，以使图像采集单元10能够实时获取各光伏组件10的实时图像，以辅助确定光伏组件10的灰尘检测结果。

可选地，设置灰尘检测单元用于根据参考图像和实时状态图像的差异程度确定参考图像和实时状态图像的融合程度；其中，融合程度与灰尘度成反比。

示例性地，光伏电站中的灰尘检测单元可采用现有的图像融合技术，对光伏组件表面的参考图像和实时状态图像进行融合，在融合过程中，根据两幅图像中对应像素区域中图像的差异程度确定参考图像和实时状态图像的融合程度，两幅图像的差异程度越小，二者的融合程度越高，光伏组件表面的实时状态越接近原始状态，光伏组件表面的灰尘度越低。同理，参考图像和实时状态图像的差异程度越大，二者的融合程度越低，光伏组件表面的实时状态与原始状态的差距越大，光伏组件表面的灰尘度越高。本实施例根据光伏组件表面处于无尘状态下的参考图像和光伏组件运行中的实时状态图像，运用图像融合技术确定二者的差异程度，进而确定融合程度，并基于融合程度评估光伏组件表面的灰尘度，灰尘度的评估不需考虑灰尘检测装置周围环境的影响，相比于传统方案而言，本方案所确定的灰尘检测结果更为准确和直观。

结合图1至图3，可选地，设置灰尘检测单元还用于获取光伏组件20的实时电能参数，并根据实时电能参数确定此时的融合程度对应的灰尘损失度。

示例性地，光伏组件20的实时电能参数，包括光伏组件20在运行过程中的功率和发电量，其中功率和发电量可根据光伏组件20在运行过程中的电流和电压等参数确定。可选地，灰尘损失度为光伏组件20的发电量损失度。光伏组件20的发电量损失度可代表光伏组件20的灰尘损失度，该发电量损失度是指由光伏组件20表面的灰尘等的遮盖所引起的发电量损失。获取光伏组件20运行中的实时电能参数，并根据实时电能参数确定此时的融合程度对应的灰尘损失度，示例性地，在实际应用中，可实时确定光伏组件20运行中每一时刻的参考图像和实时状态图像的融合程度，以及每一时刻的实时电能参数，并根据该时刻的实时电能参数中的功率和发电量，以及光伏组件20在理论上应达到的功率和发电量，确定该时刻光伏组件20的发电量损失度，其中该发电量损失度可代表光伏组件20的灰尘损失度，这样即可确定该时刻的融合程度对应的灰尘损失度，进而确定每一时刻中，融合程度、实时电能参数和灰尘损失度之间的对应关系，有助于根据融合程度、实时电能参数和灰尘损失度来综合评估光伏电站的灰尘检测结果，与传统方案相比较，根据本方案得到的灰尘检测结果更为准确，有利于辅助光伏电站的运维工作。

可选地，在上述实施例的基础上，设置灰尘检测单元用于：确定获取实时电能参数时的实时状态图像与参考图像的融合程度；根据实时电能参数确定灰尘损失度，灰尘损失度与融合程度具有时间维度上的对应关系；灰尘检测单元还用于根据融合程度、实时电能参数和灰尘损失度，确定三者在时间维度上的对应关系，并据此建立灰尘检测结果的样本数据库。

示例性地，可通过灰尘检测单元预先存储光伏组件表面的参考图像P-A，并在光伏组件运行中获取光伏组件表面的实时状态图像，例如获取t0时刻的实时状态图像P-B，确定参考图像P-A与实时状态图像P-B的融合程度r。通过灰尘检测单元获取光伏组件在t0时刻的实时电能参数，例如功率P(功率)和发电量D(电量)，记为B[P(功率)，D(电量)]，并结合该光伏组件的规格参数，确定其在理论上应达到的功率P(功率)和发电量D(电量)，记为A[P(功率)，D(电量)]，确定t0时刻光伏组件的发电量损失度，该发电量损失度可代表光伏组件的灰尘损失度S，那么在t0时刻，融合程度r和实时电能参数B[P(功率)，D(电量)]，对应的灰尘损失度为S。基于此，可建立融合程度、实时电能参数和灰尘损失度在时间维度上的对应关系，对于每一类的光伏组件，将融合程度r，A[P(功率)，D(电量)]，B[P(功率)，D(电量)]作为输入参数，即可确定t0时刻光伏组件的灰尘损失度S。实际应用中，获取各类光伏组件表面的参考图像和运行中各时刻的实时状态图像，以及各时刻的实时电能参数，例如光伏组件在t1时刻的融合程度r，A[P(功率)，D(电量)]，B[P(功率)，D(电量)]，t2时刻的融合程度r，A[P(功率)，D(电量)]，B[P(功率)，D(电量)]，以及t3时刻的融合程度r，A[P(功率)，D(电量)]，B[P(功率)，D(电量)]等等，基于此，即可建立各类光伏组件的灰尘检测结果的样本数据库，根据该样本数据库，有助于确定光伏组件的融合程度对应的灰尘损失度，有助于灰尘检测结果的确定。

可选地，在上述实施例的基础上，设置灰尘检测单元还用于在实时确定的融合程度符合样本数据库中的融合程度时，基于样本数据库中的融合程度对应的灰尘损失度确定光伏组件的实时灰尘损失度；灰尘检测单元还用于根据实时确定的融合程度、实时电能参数和灰尘损失度修正样本数据库。

示例性地，灰尘检测单元根据光伏组件的参考图像与实时状态图像确定二者的融合程度，在进一步根据该光伏组件的实时电能参数确定该融合程度r对应的灰尘检测结果之前，可在灰尘检测结果的样本数据库中搜寻预先存储的融合程度r，若实时确定的融合程度与样本数据库中预先存储的融合程度r一致，则可以直接将样本数据库中融合程度r对应的灰尘损失度S确定为该光伏组件当前的灰尘损失度，以便快速确定该光伏组件的灰尘检测结果，有助于提升光伏电站的灰尘检测效率。可选地，若灰尘检测单元根据光伏组件的参考图像与实时状态图像实时确定的融合程度为r0，样本数据库中未存储融合程度r0对应的数据，则可根据样本数据库中小于r0且与r0最接近的融合程度对应的灰尘损失度，确定该光伏组件的灰尘检测结果，本方案同样有助于快速确定灰尘检测结果。

灰尘检测单元根据实时确定的融合程度、实时电能参数和灰尘损失度修正样本数据库，可以是灰尘检测单元利用机器学习算法，根据实时确定的融合程度、实时电能参数和灰尘损失度，对样本数据库中的上述参数进行修正，例如在实时确定的融合程度对应的灰尘损失度，与样本数据库中存储的该融合程度对应的灰尘损失度不一致时，可根据实时确定的结果修正样本数据库中的灰尘损失度，以使灰尘检测结果更加准确。

可选地，在上述各实施例的基础上，设置灰尘检测单元还用于获取光伏电站中不同光伏组件的参数信息，并基于不同光伏组件的参考图像和实时状态图像的融合程度，分别确定各光伏组件的灰尘度。

示例性地，可通过灰尘检测单元构建光伏组件信息管理系统，以维护不同种类光伏组件的参数信息，该参数信息包括光伏组件的厂家信息、型号信息以及额定电压、电流和功率等规格参数信息，并将每一种类的光伏组件表面的参考图像存储到数据库中，形成组件标准库。在信息管理系统中，将灰尘检测装置检测的光伏组件，与组件标准库中的组件进行关联，并将图像采集单元获取的实时状态图像存储到数据库中，形成实时运行库。根据各类光伏组件在组件标准库中的参考图像，以及实时运行库中的实时状态图像，可确定图像的融合程度，进而确定各类光伏组件表面的实时灰尘度数据，以提升各类光伏组件的灰尘度评估结果的准确性。

在上述方案的基础上，通过灰尘检测单元获取各类光伏组件运行中的实时电能参数，例如功率P(功率)和发电量D(电量)，记为B[P(功率)，D(电量)]，结合信息管理系统存储的光伏组件的参数信息，确定各类光伏组件应达到的理论功率和理论发电量，记为A[P(功率)，D(电量)]，有助于建立包括融合程度r，A[P(功率)，D(电量)]，B[P(功率)，D(电量)]，以及对应的灰尘损失度S的样本数据库，根据该样本数据库，有助于确定各类光伏组件的融合程度对应的灰尘损失度，以快速确定灰尘检测结果。

本发明实施例还提供了一种光伏组件的灰尘检测方法，本实施例可适用于对光伏组件的表面进行灰尘检测的情况。图4是本发明实施例提供的一种光伏组件的灰尘检测方法的流程示意图，该方法可由本发明上述实施例中的光伏组件的灰尘检测装置执行，结合图1至图3，该灰尘检测装置包括图像采集单元10和灰尘检测单元；如图4所示，该灰尘检测方法包括：

S110、通过图像采集单元获取光伏组件表面的参考图像和实时状态图像。

结合图1至图3，示例性地，通过图像采集单元10获取光伏组件20表面的参考图像和实时状态图像，并将参考图像和实时状态图像发送至灰尘检测单元。

S120、通过灰尘检测单元根据参考图像和实时状态图像确定二者的融合程度，并基于融合程度确定光伏组件表面的灰尘度的检测结果。

示例性地，灰尘检测单元可根据光伏组件20表面的参考图像和实时状态图像确定二者的融合程度，例如灰尘检测单元可采用现有的图像融合技术，对参考图像和实时状态图像进行融合，在融合过程中根据两幅图像的特征匹配程度确定二者的融合程度，两幅图像的特征匹配程度越高，两幅图像的融合程度越高，反之则越低。灰尘检测单元可基于参考图像和实时状态图像的融合程度确定光伏组件20表面的灰尘度，进而确定检测结果，两幅图像的融合程度越高，说明光伏组件20表面的实时状态越接近原始状态，则此时光伏组件20表面的灰尘度越低，光伏组件的表面相对清洁。反之，两幅图像的融合程度越低，说明光伏组件20表面的实时状态与原始状态的差距较大，则此时光伏组件20表面的灰尘度越高，光伏组件的表面可能存在灰尘或污垢等污染物。

本发明实施例提供的光伏组件的灰尘检测装置包括图像采集单元和灰尘检测单元，图像采集单元用于获取光伏组件表面的参考图像和实时状态图像，灰尘检测单元用于根据参考图像和实时状态图像确定二者的融合程度，并基于融合程度确定光伏组件表面的灰尘度的检测结果。与现有技术相比，本方案可根据各个光伏组件表面的参考图像和实时状态图像的融合程度，确定该光伏组件表面的灰尘度，灰尘检测的结果更为直观且准确，无需考虑光伏电站周围环境对灰尘检测的影响，有助于光伏电站的运维工作。

可选地，在上述实施例的基础上，根据参考图像和实时状态图像的差异程度确定参考图像和实时状态图像的融合程度；融合程度与灰尘度成反比。示例性地，光伏电站中的灰尘检测单元可采用现有的图像融合技术，对光伏组件表面的参考图像和实时状态图像进行融合，在融合过程中，根据两幅图像中对应像素区域中图像的差异程度确定参考图像和实时状态图像的融合程度，两幅图像的差异程度越小，二者的融合程度越高，光伏组件表面的实时状态越接近原始状态，光伏组件表面的灰尘度越低。同理，参考图像和实时状态图像的差异程度越大，二者的融合程度越低，光伏组件表面的实时状态与原始状态的差距越大，光伏组件表面的灰尘度越高。本实施例根据光伏组件表面处于无尘状态下的参考图像和光伏组件运行中的实时状态图像，运用图像融合技术确定二者的差异程度，进而确定融合程度，并基于融合程度评估光伏组件表面的灰尘度，灰尘度的评估不需考虑灰尘检测装置周围环境的影响，相比于传统方案而言，本方案所确定的灰尘检测结果更为准确和直观。

可选地，在S120之后，灰尘检测方法还包括：

S130、通过灰尘检测单元获取光伏组件的实时电能参数，并根据实时电能参数确定此时的融合程度对应的灰尘损失度。

可选地，灰尘损失度为光伏组件的发电量损失度。

结合图1至图3，示例性地，光伏组件20运行中的实时电能参数，包括光伏组件20在运行过程中的功率和发电量，其中功率和发电量可根据光伏组件20在运行过程中的电流和电压等参数确定。光伏组件20的发电量损失度可代表光伏组件20的灰尘损失度，该发电量损失度是指由光伏组件20表面的灰尘等的遮盖所引起的发电量损失。获取光伏组件20运行中的实时电能参数，并根据实时电能参数确定此时的融合程度对应的灰尘损失度，示例性地，在实际应用中，可实时确定光伏组件20运行中每一时刻的参考图像和实时状态图像的融合程度，以及每一时刻的实时电能参数，并根据该时刻的实时电能参数中的功率和发电量，以及光伏组件20在理论上应达到的功率和发电量，确定该时刻光伏组件20的发电量损失度，其中该发电量损失度可代表光伏组件20的灰尘损失度，这样即可确定该时刻的融合程度对应的灰尘损失度，进而确定每一时刻中，融合程度、实时电能参数和灰尘损失度之间的对应关系，有助于根据融合程度、实时电能参数和灰尘损失度来综合评估光伏电站的灰尘检测结果，与传统方案相比较，根据本方案得到的灰尘检测结果更为准确，有利于辅助光伏电站的运维工作。

可选地，根据实时电能参数确定此时的融合程度对应的灰尘损失度，包括：确定获取实时电能参数时的实时状态图像与参考图像的融合程度；根据实时电能参数确定灰尘损失度，灰尘损失度与融合程度具有时间维度上的对应关系；相应地，灰尘检测方法还包括：通过灰尘检测单元根据融合程度、实时电能参数和灰尘损失度，确定三者在时间维度上的对应关系，并据此建立灰尘检测结果的样本数据库。

示例性地，可通过灰尘检测单元预先存储光伏组件表面的参考图像P-A，并在光伏组件运行中获取光伏组件表面的实时状态图像，例如获取t0时刻的实时状态图像P-B，确定参考图像P-A与实时状态图像P-B的融合程度r。通过灰尘检测单元获取光伏组件在t0时刻的实时电能参数，例如功率P(功率)和发电量D(电量)，记为B[P(功率)，D(电量)]，并结合该光伏组件的规格参数，确定其在理论上应达到的功率P(功率)和发电量D(电量)，记为A[P(功率)，D(电量)]，确定t0时刻光伏组件的发电量损失度，该发电量损失度可代表光伏组件的灰尘损失度S，那么在t0时刻，融合程度r和实时电能参数B[P(功率)，D(电量)]，对应的灰尘损失度为S。基于此，可建立融合程度、实时电能参数和灰尘损失度在时间维度上的对应关系，对于每一类的光伏组件，将融合程度r，A[P(功率)，D(电量)]，B[P(功率)，D(电量)]作为输入参数，即可确定t0时刻光伏组件的灰尘损失度S。实际应用中，获取各类光伏组件表面的参考图像和运行中各时刻的实时状态图像，以及各时刻的实时电能参数，例如光伏组件在t1时刻的融合程度r，A[P(功率)，D(电量)]，B[P(功率)，D(电量)]，t2时刻的融合程度r，A[P(功率)，D(电量)]，B[P(功率)，D(电量)]，以及t3时刻的融合程度r，A[P(功率)，D(电量)]，B[P(功率)，D(电量)]等等，基于此，即可建立各类光伏组件的灰尘检测结果的样本数据库，根据该样本数据库，有助于确定光伏组件的融合程度对应的灰尘损失度，有助于灰尘检测结果的确定。

可选地，在上述实施例的基础上，灰尘检测方法还包括：通过灰尘检测单元在实时确定的融合程度符合样本数据库中的融合程度时，基于样本数据库中的融合程度对应的灰尘损失度确定光伏组件20的实时灰尘损失度。

示例性地，灰尘检测单元根据光伏组件的参考图像与实时状态图像确定二者的融合程度，在进一步根据该光伏组件的实时电能参数确定该融合程度r对应的灰尘检测结果之前，可在灰尘检测结果的样本数据库中搜寻预先存储的融合程度r，若实时确定的融合程度与样本数据库中预先存储的融合程度r一致，则可以直接将样本数据库中融合程度r对应的灰尘损失度S确定为该光伏组件当前的灰尘损失度，以便快速确定该光伏组件的灰尘检测结果，有助于提升光伏电站的灰尘检测效率。

可选地，灰尘检测方法还包括：通过灰尘检测单元根据实时确定的融合程度、实时电能参数和灰尘损失度修正样本数据库。

示例性地，灰尘检测单元根据实时确定的融合程度、实时电能参数和灰尘损失度修正样本数据库，可以是灰尘检测单元利用机器学习算法，根据实时确定的融合程度、实时电能参数和灰尘损失度，对样本数据库中的上述参数进行修正，例如在实时确定的融合程度对应的灰尘损失度，与样本数据库中存储的该融合程度对应的灰尘损失度不一致时，可根据实时确定的结果修正样本数据库中的灰尘损失度，以使灰尘检测结果更加准确。

可选地，在上述各实施例的基础上，灰尘检测方法还包括：通过灰尘检测单元获取光伏电站中不同光伏组件的参数信息，并基于不同光伏组件的参考图像和实时状态图像的融合程度，分别确定各光伏组件的灰尘度。

示例性地，可通过灰尘检测单元构建光伏组件信息管理系统，以维护不同种类光伏组件的参数信息，该参数信息包括光伏组件的厂家信息、型号信息以及额定电压、电流和功率等规格参数信息，并将每一种类的光伏组件表面的参考图像存储到数据库中，形成组件标准库。在信息管理系统中，将灰尘检测装置检测的光伏组件，与组件标准库中的组件进行关联，并将图像采集单元获取的实时状态图像存储到数据库中，形成实时运行库。根据各类光伏组件在组件标准库中的参考图像，以及实时运行库中的实时状态图像，可确定图像的融合程度，进而确定各类光伏组件表面的实时灰尘度数据，以提升各类光伏组件的灰尘度评估结果的准确性。

具体实施例

图5是本发明实施例提供的另一种光伏组件的灰尘检测方法的流程示意图，本实施例对光伏组件的灰尘检测方法进行了进一步优化，如图5所示，该方法具体包括：

S210、构建光伏组件信息管理系统，以存储不同种类光伏组件的参数信息。

其中，光伏组件的参数信息包括光伏组件的厂家信息、型号信息以及额定电压、电流和功率等规格参数信息。

S220、对于每一种类的光伏组件，获取光伏组件表面在无尘状态下的高清参考图像，并将参考图像存储在组件标准数据库中。

S230、对于每一种类的光伏组件，实时获取光伏组件在运行中的高清实时状态图像，并将实时状态图像存储在实时运行数据库中。

S240、通过图像融合技术将光伏组件的参考图像与实时状态图像进行融合处理，以获取二者的融合程度。

S250、根据光伏组件的参数信息确定光伏组件的理论功率和理论发电量。

示例性地，理论功率和理论发电量可记为A[P(功率)，D(电量)]。

S260、获取光伏组件在运行中的实时电能参数，并根据实时电能参数确定光伏组件在运行中的实时功率和实时发电量。

其中，光伏组件在运行中的实时功率和实时发电量可记为B[P(功率)，D(电量)]。

S270、根据融合程度、光伏组件的理论功率和理论发电量以及实时功率和实时发电量，以及预先建立的样本数据库，确定光伏组件的灰尘检测结果。

示例性地，根据融合程度、实时电能参数和灰尘损失度在时间维度上的对应关系，对于每一类的光伏组件，建立包括融合程度r，A[P(功率)，D(电量)]，B[P(功率)，D(电量)]，以及对应的灰尘损失度S的样本数据库。在评估光伏组件的灰尘检测结果时，可将融合程度r，A[P(功率)，D(电量)]，B[P(功率)，D(电量)]作为输入参数，根据样本数据库确定光伏组件的灰尘损失度S。当样本数据库中存储的融合程度与实时确定的融合程度不一致时，可根据B[P(功率)，D(电量)]与A[P(功率)，D(电量)]之间的差异确定光伏组件的发电量损失度，以发电量损失度代表光伏组件的灰尘损失度，并根据该灰尘损失度及其对应的融合程度，修正样本数据库。本实施例的技术方案，根据实时确定的融合程度、光伏组件的理论功率和理论发电量以及实时功率和实时发电量，以及预先建立的样本数据库，综合评估光伏组件的灰尘检测结果，与传统方案相比，提升了光伏组件灰尘检测的效率及准确度。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (9)

1.一种光伏组件的灰尘检测装置，其特征在于，包括：

图像采集单元，用于获取光伏组件表面的参考图像和实时状态图像；

灰尘检测单元，用于根据所述参考图像和所述实时状态图像确定二者的融合程度，并基于所述融合程度确定所述光伏组件表面的灰尘度的检测结果；

所述灰尘检测单元还用于获取所述光伏组件的实时电能参数，并根据所述实时电能参数确定此时的所述融合程度对应的灰尘损失度；

所述灰尘检测单元还用于在实时确定的所述融合程度符合样本数据库中的所述融合程度时，基于所述样本数据库中的所述融合程度对应的所述灰尘损失度确定所述光伏组件的实时灰尘损失度；

所述灰尘检测单元还用于当样本数据库中存储的融合程度与事实确定的融合程度不一致时，根据理论功率和理论发电量与光伏组件在运行中的实时功率和实时发电量之间的差异确定所述光伏组件的发电量损失度，以所述发电量损失度代表光伏组件的所述灰尘损失度，并根据该所述灰尘损失度及其对应的所述融合程度修正所述样本数据库。

2.根据权利要求1所述的灰尘检测装置，其特征在于，所述图像采集单元包括摄像设备和支撑固定件；

所述摄像设备与所述支撑固定件连接，所述摄像设备用于获取所述光伏组件表面的图像；

所述支撑固定件与所述光伏组件连接，所述支撑固定件用于将所述摄像设备悬挂在所述光伏组件表面的上方。

3.根据权利要求1所述的灰尘检测装置，其特征在于，所述灰尘检测单元用于根据所述参考图像和所述实时状态图像的差异程度确定所述参考图像和所述实时状态图像的融合程度；所述融合程度与所述灰尘度成反比。

4.根据权利要求1所述的灰尘检测装置，其特征在于，所述灰尘检测单元用于：

确定获取所述实时电能参数时的所述实时状态图像与所述参考图像的融合程度；

根据所述实时电能参数确定所述灰尘损失度，所述灰尘损失度与所述融合程度具有时间维度上的对应关系；

所述灰尘检测单元还用于根据所述融合程度、所述实时电能参数和所述灰尘损失度，确定三者在时间维度上的对应关系，并据此建立灰尘检测结果的样本数据库。

5.根据权利要求1-4中任一所述的灰尘检测装置，其特征在于，所述灰尘检测单元还用于获取光伏电站中不同所述光伏组件的参数信息，并基于不同所述光伏组件的所述参考图像和所述实时状态图像的融合程度，分别确定各所述光伏组件的灰尘度。

6.一种光伏组件的灰尘检测方法，其特征在于，由光伏组件的灰尘检测装置执行，所述灰尘检测装置包括图像采集单元和灰尘检测单元；所述灰尘检测方法包括：

通过图像采集单元获取光伏组件表面的参考图像和实时状态图像；

通过灰尘检测单元根据所述参考图像和所述实时状态图像确定二者的融合程度，并基于所述融合程度确定所述光伏组件表面的灰尘度的检测结果；

所述灰尘检测方法还包括：

通过所述灰尘检测单元获取所述光伏组件的实时电能参数，并根据所述实时电能参数确定此时的所述融合程度对应的灰尘损失度；

所述灰尘检测方法还包括：

通过所述灰尘检测单元在实时确定的所述融合程度符合样本数据库中的所述融合程度时，基于所述样本数据库中的所述融合程度对应的所述灰尘损失度确定所述光伏组件的实时灰尘损失度；

所述灰尘检测方法还包括：

当样本数据库中存储的融合程度与事实确定的融合程度不一致时，通过所述灰尘检测单元根据理论功率和理论发电量与光伏组件在运行中的实时功率和实时发电量之间的差异确定所述光伏组件的发电量损失度，以所述发电量损失度代表光伏组件的所述灰尘损失度，并根据该所述灰尘损失度及其对应的所述融合程度修正所述样本数据库。

7.根据权利要求6所述的灰尘检测方法，其特征在于，根据所述参考图像和所述实时状态图像的差异程度确定所述参考图像和所述实时状态图像的融合程度；所述融合程度与所述灰尘度成反比。

8.根据权利要求6所述的灰尘检测方法，其特征在于，根据所述实时电能参数确定此时的所述融合程度对应的灰尘损失度，包括：

确定获取所述实时电能参数时的所述实时状态图像与所述参考图像的融合程度；

根据所述实时电能参数确定所述灰尘损失度，所述灰尘损失度与所述融合程度具有时间维度上的对应关系；

所述灰尘检测方法还包括：

通过所述灰尘检测单元根据所述融合程度、所述实时电能参数和所述灰尘损失度，确定三者在时间维度上的对应关系，并据此建立灰尘检测结果的样本数据库。

9.根据权利要求6-8中任一所述的灰尘检测方法，其特征在于，所述灰尘检测方法还包括：

通过所述灰尘检测单元获取光伏电站中不同所述光伏组件的参数信息，并基于不同所述光伏组件的所述参考图像和所述实时状态图像的融合程度，分别确定各所述光伏组件的灰尘度。