CN112953378B - 光伏组件清洗方法、巡检方法及清洗与巡检系统 - Google Patents

光伏组件清洗方法、巡检方法及清洗与巡检系统 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种光伏组件清洗方法、巡检方法及清洗与巡检系统。该光伏组件清洗方法包括：在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总清洗难度；根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度更新对于待清洗组件的清洗参数；根据更新后的清洗参数对下一轮巡检中的待清洗组件进行清洗。从而通过动态地调整对于光伏组件的清洗参数，在提高对于污渍的清洗效果的同时，提高对于光伏组件的清洗效率，避免资源浪费。解决了现有技术中使用同一清洗参数对不同的光伏组件进行清洗所出现的光伏组件难以清洗干净的问题。

Description

光伏组件清洗方法、巡检方法及清洗与巡检系统
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清洗方法、巡检方法及清洗与巡检系统。
背景技术
近年来，随着光伏技术不断进步，我国光伏装机容量不断增大，光伏的经济运行重要性也日益见长。光伏阵列通常安装在户外，光伏组件上会积累鸟粪和灰尘，会造成热板效应，引起串联失配，降低组件发电效率，严重的会损坏组件，引发火灾。当前已有一些相应的解决方案，如人工巡检、无人机巡检结合人工清洗等。
当前在对组件清洗时通常是无差别清洗，即不同光伏单元未作区分，而不同光伏单元的污渍累积速度(候鸟习性、环境因素)和清洗难易程度各不相同，若采用相同的清洗时长，某些污渍面积大，清洗难度大的光伏单元难以清洗干净。效率低下，费用较高，同时无法保障清洗质量。
同时，当前光伏区域巡检间隔是固定的，但鸟群、沙尘天气等污染因素发生是随机的，故污渍可能无法被及时巡检并清理。
发明内容
本发明实施例提供一种光伏组件清洗方法、巡检方法及清洗与巡检系统，以实现根据污渍面积和数量动态调整对于光伏组件的清洗时长以及目标区域的巡检间隔，提高清洗效果和清洗效率。
第一方面，本发明实施例提供了一种光伏组件清洗方法，包括：
在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总清洗难度；
根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度更新对于所述待清洗组件的清洗参数；
根据更新后的所述清洗参数对下一轮巡检中的所述待清洗组件进行清洗。
可选的，所述在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总清洗难度，包括：
在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件；
根据所述待清洗组件上的污渍面积与所述待清洗组件的面积占比，计算单个所述待清洗组件的清洗难度；
对全部所述待清洗组件的清洗难度进行加权计算，得到每轮巡检的总清洗难度。
可选的，在所述根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件之后，所述方法还包括：
对所述待清洗组件进行首次清洗；
根据首次清洗结果对不合格的所述待清洗组件进行二次清洗，以及根据二次清洗结果对不合格的所述待清洗组件进行三次清洗；
相应地，所述根据所述待清洗组件上的污渍面积与所述待清洗组件的面积占比，计算单个所述待清洗组件的清洗难度，包括：
根据历次清洗前的污渍面积与对应光伏组件的面积占比，计算单个所述待清洗组件的清洗难度。
可选的，所述根据历次清洗前的污渍面积与对应光伏组件的面积占比，计算单个所述待清洗组件的清洗难度，包括：
根据历次清洗的各个光伏单元的污渍面积在对应光伏单元的面积占比和对应光伏单元的清洗难度系数，计算各个光伏单元的历次清洗难度，其中，各光伏单元的所述清洗难度系数根据上一轮的污渍面积占比和本轮的污渍面积占比的变化情况进行更新；
将各个光伏单元的所述历次清洗难度进行加权计算，得到单个所述待清洗组件的清洗难度。
可选的，将各个光伏单元的所述历次清洗难度按照如下公式进行加权计算，得到单个所述待清洗组件的清洗难度：
Figure BDA0002934198410000031
式中：D为单个所述待清洗组件的清洗难度；n为所述光伏单元的数量；y0为所述光伏组件的面积；λ11为首次清洗的污染权重；λ21为二次清洗的污染权重；λ31为三次清洗的污染权重；y1-i为首次清洗时第i个光伏单元的污渍面积；y2-i为二次清洗时第i个光伏单元的污渍面积；y3-i为三次清洗时第i个光伏单元的污渍的面积；ξi为所述待清洗组件的第i个光伏单元的清洗难度系数。
可选的，在所述根据所述待清洗组件上的污渍面积与所述待清洗组件的面积占比，计算单个所述待清洗组件的清洗难度之前，所述方法还包括：
按照预设方法对所述光伏组件进行区域划分，以将所述光伏组件划分为预设数量的光伏单元；
每隔预设的间隔时间基于相同巡检轮数的巡检数据对所述光伏单元进行面积调整。
可选的，所述每隔预设的间隔时间基于相同巡检轮数的巡检数据对所述光伏单元进行面积调整，包括：
每隔预设的间隔时间，根据前后批次的巡检数据计算前后批次待清洗组件的各光伏单元的污渍面积在对应光伏单元的污渍面积占比，其中，前后批次包括相同的巡检轮数；
获取所述污渍面积占比大于比例阈值的待清洗组件的数量在全部待清洗组件的数量占比；
若后一批次各轮巡检的所述数量占比之和大于前一批次各轮巡检的所述数量占比之和，则增加所划定的光伏单元面积，并降低所述比例阈值；
若后一批次各轮巡检的所述数量占比之和小于前一批次各轮巡检的所述数量占比之和，则降低所划定的光伏单元面积，并增加所述比例阈值。
可选的，所述根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度更新对于所述待清洗组件的清洗参数，包括：
根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度以及所述待清洗组件的各个光伏单元的清洗难度系数确定对应光伏单元的难度调节因子；
基于所述难度调节因子更新对应光伏单元的清洗参数；
相应地，所述根据更新后的所述清洗参数对下一轮巡检中的所述待清洗组件进行清洗，包括：
根据更新后的各光伏单元的清洗参数对下一轮巡检中的所述待清洗组件的对应光伏单元进行清洗。
第二方面，本发明实施例还提供了一种光伏组件巡检方法，包括：
在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总污染指数；
根据上一轮巡检的总污染指数和本轮巡检的总污染指数更新巡检间隔；
使用更新后的所述巡检间隔对目标区域的光伏组件进行下一轮巡检。
第三方面，本发明实施例还提供了一种光伏巡检与清洗系统，包括：无人机、控制设备、清洗设备和云服务器；所述控制设备与所述无人机、所述清洗设备和所述云服务器分别通信连接；
所述无人机用于根据所述控制设备下发的巡检路线对目标区域的所述光伏组件进行巡检，以采集所述光伏组件的现场图像；
所述控制设备用于在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总清洗难度；将所述总清洗难度上传至所述云服务器；获取所述云服务器下发的更新后的所述清洗参数；控制清洗设备根据更新后的所述清洗参数对下一轮巡检中的所述待清洗组件进行清洗。
所述云服务器用于根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度更新对于所述待清洗组件的清洗参数，并将更新后的所述清洗参数下发至所述控制设备。
本发明所提供的光伏组件清洗方法，在每轮巡检中根据所获取的光伏组件的现场图像确定出待清洗的光伏组件，再计算出待清洗光伏组件的总清洗难度，通过上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度对清洗参数进行更新，实现根据污渍的清洗难易程度的变化趋势对应调整清洗参数，再使用调整后的清洗参数对下一轮巡检的待清洗组件进行清洗，能够实现对污渍进行针对性清洗，污渍的清洗难度大，则可增大清洗时长，以将污渍清洗干净；污渍的清洗难度小，则减小清洗时长，可避免时间和资源浪费。从而通过动态地调整对于光伏组件的清洗参数，在提高对于污渍的清洗效果的同时，提高对于光伏组件的清洗效率，避免资源浪费。解决了现有技术中使用同一清洗时长对不同的光伏组件进行清洗所出现的光伏组件难以清洗干净的问题。
此外，本发明提供的光伏组件巡检方法，在每轮巡检中，根据巡检的现场图像分别识别出待清洗组件的污渍数量和污渍面积，进而计算出各待清洗组件的污渍面积，通过对全部待清洗组件进行污渍面积累加，计算出每轮巡检的总污染指数，由总污染指数反映待清洗组件的污渍面积。再根据上一轮巡检的总污染指数和本轮巡检的总污染指数对巡检间隔进行更新，即通过本轮巡检的总污染指数和上一轮巡检的总污染指数反映目标区域内光伏组件的污渍面积的变化情况，从而根据污渍面积的变化情况动态调整巡检间隔，实现巡检间隔与污渍的变化情况(如累积速度)相适配，由此可以解决现有技术中的污渍累积问题，使得污渍能够被及时清洗，可以知道的是，污渍的累积时间越短，其清洗难度越低，因而通过对巡检间隔进行动态调整，能够避免污渍在光伏组件的表面累积，从而提高了对于光伏组件的清洗效果和清洗效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种光伏组件清洗方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的另一种光伏组件清洗方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的光伏组件的区域划分示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种光伏组件清洗方法的流程图；
图5为本发明实施例提供的一种光伏组件巡检方法的流程图；
图6为本发明实施例提供的一种光伏组件清洗系统的结构框图。
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。
图1为本发明实施例提供的一种光伏组件清洗方法的流程图，通过运行本实施例所提供的清洗方法，可以提高对于光伏组件的清洗效果。参考图1，该方法具体包括如下步骤：
S110、在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总清洗难度。
其中，光伏组件的现场图像可以为光伏组件表面的普通图像或者红外图像。在获取到现场图像后，通过运行图像识别算法可提取到光伏组件表面的污渍图像，并具体识别出污渍数量、污渍面积等，进而根据所识别的污渍面积、污渍数量等信息计算出对应光伏组件的污染程度，由此反映对应光伏组件的清洗难度。
清洗难度表征了对光伏组件上的污渍的清洗难易程度。如上所述，光伏组件上的污渍主要包括所累积的灰尘、鸟粪等。考虑到候鸟习性，环境因素等影响，不同位置的光伏组件污渍的累积速度可能会不同，因而本实施例根据采集的光伏组件的现场图像对各个光伏组件分别进行清洗难度计算，从而根据所计算出的清洗难度进行针对性清洗，可以提高清洗效果。例如，为不同清洗难度的光伏组件分配不同的清洗时长等。每轮巡检的总清洗难度的具体计算方法请参见后续实施例的介绍。
S120、根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度更新对于待清洗组件的清洗参数。
其中，通过对比上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度，可以得到污渍的清洗难度的变化趋势。通常情况下，两轮巡检的巡检间隔不会太短，在此巡检间隔期间，会因为灰尘、杂物累积等因素造成清洗难度发生变化，若是通过上一轮的总清洗难度和本轮的总清洗难度确定污渍的清洗难度在增加，则表明当前的清洗参数不足以将污渍清洗干净，因而需要更新对于待清洗组件的清洗参数。
清洗参数例如可以为清洗时长、出水角度、出水压力等。需要说明的是，本实施例中清洗参数调整可以是对单一清洗参数如清洗时长进行调整，或者可以是对多个清洗参数同时进行调整，如对清洗时长和出水角度进行同时调整等。
以对清洗时长进行调整为例，若是当前的清洗时长不足以将污渍清洗干净，则可以在当前清洗时长的基础上增加清洗时长。相反，若是通过上一轮的总清洗难度和本轮的总清洗难度确定污渍的清洗难度在降低，则可以相应减小清洗时长，即使用较小的清洗时长也可以将污渍清洗干净。本实施例根据前两轮的清洗难度对待清洗光伏组件的清洗参数进行动态调整，能够针对污渍清洗难度的变化趋势确定出相适配的清洗参数。
S130、根据更新后的清洗参数对下一轮巡检中的待清洗组件进行清洗。
如上述步骤分析，更新后的清洗参数是与待清洗光伏组件的污渍情况相适配的，因而使用更新后的清洗参数对下一轮巡检的待清洗组件进行清洗可以提高污渍的清洗效果，且在不影响清洗效果的情况下，能够提高清洗效率。
本实施例所提供的光伏组件清洗方法，在每轮巡检中根据所获取的光伏组件的现场图像确定出待清洗的光伏组件，再计算出待清洗光伏组件的总清洗难度，通过上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度对清洗参数进行更新，实现根据污渍的清洗难易程度的变化趋势对应调整清洗参数，再使用调整后的清洗参数对下一轮巡检的待清洗组件进行清洗，能够实现对污渍进行针对性清洗，污渍的清洗难度大，则可增大清洗时长，以将污渍清洗干净；污渍的清洗难度小，则可减小清洗时长，可避免时间和资源浪费。从而通过动态地调整对于光伏组件的清洗参数，在提高对于污渍的清洗效果的同时，提高对于光伏组件的清洗效率，避免资源浪费。解决了现有技术中使用同一清洗时长对不同的光伏组件进行清洗所出现的光伏组件难以清洗干净的问题。
可选的，图2为本发明实施例提供的另一种光伏组件清洗方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行了优化。参考图2，该方法具体包括如下步骤：
S210、按照预设方法对光伏组件进行区域划分，以将光伏组件划分为预设数量的光伏单元。
其中，本实施例对光伏组件进行区域划分的目的是要以所划分的光伏单元为基本的难度计算单元，通过计算各个光伏单元的清洗难度，最终实现在光伏单元层面对各个光伏单元的清洗时间进行针对性调整。实际操作中，可将光伏组件划分为等面积的光伏单元，以方便操作。
图3为本发明实施例提供的光伏组件的区域划分示意图，参考图3，可将光伏组件划分行列为α×β(1≤α≤M，1≤β≤N，α、β为正整数，M、N分别表示电池片排布的M行和N列)，以将光伏组件划分为等分的n块，记为A1-An。在一可选的实施方式中，具体可根据首次巡检的污渍面积来确定初始行列数α、β，通过求取首次巡检中污渍的平均面积，寻找最接近污渍平均面积的初始划分行列数α、β。
S220、每隔预设的间隔时间基于相同巡检轮数的巡检数据对光伏单元进行面积调整。
其中，光伏单元的面积划分过大，会导致清洗不干净，光伏单元的划分面积过小，则清洗成本高，造成资源浪费。可以知道的是，在经过一次或多次清洗后，各个光伏单元的污渍面积、污渍数量均会产生相应变化，若是保持所划分的光伏单元面积不变，则可能会出现因为光伏单元面积较大而造成清洗不干净的问题。针对此问题，本实施例通过每隔预设的间隔时间调整一次区域划分，以在清洗进程中根据污渍面积的变化趋势对光伏单元的面积进行动态调整，减少出现光伏单元的面积与污渍清洗难度失配的情况。
预设的间隔时间可根据目标区域的光伏组件的现场情况进行调节，例如，可以每隔1个星期调整对光伏单元进行一次面积调整，或者每隔一个月对光伏单元进行一次调整。
在一些实施例中，具体通过如下方法对光伏单元进行面积调整：
每隔预设的间隔时间，根据前后批次的巡检数据计算前后批次待清洗组件的各光伏单元的污渍面积在对应光伏单元的污渍面积占比，其中，前后批次包括相同的巡检轮数；
获取污渍面积占比大于比例阈值的待清洗组件的数量在全部待清洗组件的数量占比；
若后一批次各轮巡检的数量占比之和大于前一批次各轮巡检的数量占比之和，则增加所划定的光伏单元面积，并降低比例阈值；
若后一批次各轮巡检的数量占比之和小于前一批次各轮巡检的数量占比之和，则降低所划定的光伏单元面积，并增加比例阈值。
示例性的，对于每个待清洗组件，统计前后两个批次的相同巡检轮数A中的巡检数据，计算各个光伏单元的污渍面积在该光伏单元的面积占比μ，判断面积占比μ大于比例阈值μ0(比例阈值可调，如50％)的组件数量X在所有待清洗组件数量Xtotal中的比例δ，对比前后两个批次相同轮数A中各轮的数量占比之和δi、δi+1。若δi+1相比δi同比增大，则增加所划分的光伏单元面积，并降低比例阈值，如将光伏单元面积增大一档，将比例阈值降低一定值如10％；相反，若是δi+1相比δi同比减小，则降低所划定的光伏单元面积，并增加比例阈值，如将光伏单元面积减小1档，将比例阈值提高一定值如10％。
本步骤的目的是要在清洗过程中，根据污渍面积的变化趋势对光伏单元的面积进行动态调整，以使得所划分的光伏单元的面积与污渍面积的变化趋势相适配，而污渍面积的变化趋势间接反映了污渍的清洗难度的变化趋势，从而使得所划分的光伏单元与污渍的清洗难度相适配，减少或避免出现光伏单元的面积划分过大而导致清洗不干净或者面积划分过小而导致资源浪费的现象。
S230、在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总清洗难度。
在上述步骤的基础上，本步骤具体通过对各个光伏单元的清洗难度进行加权计算而得到单个光伏组件的清洗难度，再通过对单个光伏组件的清洗难度进行加权计算而得到本轮巡检的总清洗难度。关于计算每轮巡检的总清洗难度可参见后续实施例的介绍。
S240、根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度更新对于待清洗组件的清洗参数。
S250、根据更新后的清洗参数对下一轮巡检中的待清洗组件进行清洗。
本实施例提供的光伏组件清洗方法，在清洗前，按照预设方法对各个光伏组件进行区域划分，将各个光伏组件划分为一定数量的光伏单元，实现在光伏单元的层面计算清洗难度，最终实现在光伏单元的层面对各个光伏单元的清洗参数进行动态调节。在清洗过程中，通过统计前一轮污渍面积的占比和本轮巡检的污渍面积占比而得到污渍面积的变化趋势，再根据污渍面积的变化趋势对所划分的光伏单元的面积进行动态调整，使得所划分的光伏单元能够适配于污渍的变化趋势，进而适配于污渍的清洗难度。通过光伏单元面积的动态调节和光伏单元的清洗参数的动态调节，将对光伏组件的清洗策略优化为对光伏单元的清洗策略，最终使得清洗参数更具针对性，提高污渍清洗效果。
可选的，图4为本发明实施例提供的另一种光伏组件清洗方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行了优化。参考图4，该方法具体包括如下步骤：
S410、在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总清洗难度。
其中，每轮巡检中可能包含多个需要清洗的光伏组件，因而通过分别计算单个待清洗组件的清洗难度，再通过将单个待清洗组件的清洗难度进行加权计算，即可得到每轮巡检中全部待清洗组件的总清洗难度。基于该思想，本步骤可进一步优化为：
在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件；
根据待清洗组件上的污渍面积与待清洗组件的面积占比，计算单个待清洗组件的清洗难度；
对全部待清洗组件的清洗难度进行加权计算，得到每轮巡检的总清洗难度。
具体地，在获取到光伏组件的现场图像后，通过图像识别算法可提取到光伏组件表面的污渍数量、污渍面积等信息，从而可计算得到光伏组件表面的总污渍面积，当总污渍面积达到所设定的面积阈值时，即确定该光伏组件需要清洗，为待清洗组件。
污渍面积与待清洗组件的面积占比反映了污渍面积的相对大小。在确定了污渍面积与待清洗组件的面积占比后，通过叠加相应的污染权重，可计算出单个待清洗组件的清洗难度。再通过对全部的待清洗组件的清洗难度进行加权计算，可得到每轮巡检中全部待清洗组件的总清洗难度。
在一些实施例中，为了更加准确地区分光伏组件的清洗难度，在每一轮巡检中，都对光伏组件进行多次清洗，具体而言，在每轮巡检中，在确定出待清洗组件后，该方法还包括如下步骤：
对待清洗组件进行首次清洗；
根据首次清洗结果对不合格的待清洗组件进行二次清洗，以及根据二次清洗结果对不合格的待清洗组件进行三次清洗；
根据历次清洗前的污渍面积与对应光伏组件的面积占比，计算单个待清洗组件的清洗难度。
具体地，在每一轮巡检中都会根据清洗效果对待清洗组件进行1～3次清洗，当首次清洗后依然存在污渍超标的光伏组件时，则对污渍超标的光伏组件进行二次清洗，当二次清洗后依然存在污渍超标的光伏组件时，则对污渍超标的光伏组件进行三次清洗。在每次清洗后，都会针对上次清洗的光伏组件进行图像重采集，以根据重新采集的现场图像检测上一次的清洗效果。
通过对第一次、第二次、第三次清洗后的图像进行清洗效果分析，可对比分析出清洗前后污渍分布的变化情况，对应调整在下一轮巡检中各次清洗的清洗难度系数，使得计算得到的清洗难度真实反映实际的污渍清洗难度。当然，还可以选择某次清洗组件的历次图像数据以减少数据量，以减少数据量。
可选的，考虑到各次清洗的难度各不相同，因而在根据历次清洗前的污渍面积计算单个待清洗组件的清洗难度时，需要叠加相应的污染权重，以使得所计算的各次清洗的清洗难度与实际的污渍面积占比情况相对应。因而，本步骤中根据历次清洗前的污渍面积与对应光伏组件的面积占比，计算单个待清洗组件的清洗难度可进一步优化为：
根据历次清洗前的各个光伏单元的污渍面积在对应光伏单元的面积占比和对应光伏单元的清洗难度系数，计算各个光伏单元的历次清洗难度，其中，各光伏单元的清洗难度系数根据上一轮的污渍面积占比和本轮的污渍面积占比的变化情况进行更新；
将各个光伏单元的历次清洗难度进行加权计算，得到单个待清洗组件的清洗难度。
具体地，由上述实施例可知，每个光伏组件都进行了区域划分，因此，在计算单个组件的清洗难度时，可通过对各个光伏单元的污渍面积和污渍数量进行统计，得到各个光伏单元的污渍面积在对应光伏单元的面积占比计算各个光伏单元的清洗难度，再通过将各个光伏单元的清洗难度进行加权计算而得到单个光伏组件的清洗难度。
需要注意的是，在计算各个光伏单元的清洗难度时，需要为各个光伏单元分配相应的清洗难度系数，其中的初始清洗难度系数由系统进行分配。在清洗过程中，需要对该清洗难度系数进行更新，具体为根据上一轮的污渍面积占比和本轮的污渍面积占比进行更新。清洗难度系数更新的总体思路为：当某轮某一组件光伏单元的多次清洗污渍面积占比较上轮的污渍面积占比偏大时，增大该光伏单元的清洗难度系数ξi；相反，则减小该光伏单元的清洗难度系数ξi。
示例性的，以光伏组件的光伏单元1的清洗难度系数ξ1为例，其可以按照如下公式进行调整：
Figure BDA0002934198410000151
式中：ξ11表示光伏单元1的第一轮巡检清洗，ξ12表示光伏单元1的第二轮巡检清洗，同理可得ξ2、ξ3…ξn。公式(4)利用第一轮、第二轮巡检中的光伏单元1三次需清洗的污渍面积占比及污染权重的乘积和的比值定义组件光伏单元1的清洗难度系数，故对于清洗难度系数只区分组件的各光伏单元和巡检轮数。需要注意的是，此处主要体现正比例关系，
Figure BDA0002934198410000152
也可改为
Figure BDA0002934198410000153
等，组件各光伏单元的清洗难度系数根据每轮清洗后的污渍面积变化和污染程度系数动态调整。
本清洗策略主要是对比上轮和本轮的清洗组件后污渍变化情况来调节清洗策略，故注重ξi的比值，而非具体数值(数值作用为方便计算)，清洗难度系数的初始值ξi定义满足与各光伏单元污渍面积占比成正相关关系。
示例性的，对于清洗难度系数的初始值，可指定光伏单元的各轮清洗难度系数ξ和各轮总清洗难度D的乘积相等，该光伏单元的第一轮清洗的总清洗难度为N，为简便计算设置初始值为1，以光伏组件1的第一轮清洗为例，光伏组件1的第一轮清洗的清洗难度系数ξ11定义如下：
Figure BDA0002934198410000161
当然，此处初始值也可以按照其他负相关关系进行定义，如
Figure BDA0002934198410000162
Figure BDA0002934198410000163
等。
在一些实施例中，具体通过如下公式进行加权计算，得到单个待清洗组件的清洗难度：
Figure BDA0002934198410000164
式中：D为单个待清洗组件的清洗难度；n为光伏单元的数量；y0为光伏组件的面积；λ11为首次清洗的污染权重；λ20为二次清洗的污染权重；λ３0为三次清洗的污染权重；y1-i为首次清洗时第i个光伏单元的污渍面积；y2-i为二次清洗时第i个光伏单元的污渍面积；y3-i为三次清洗时第i个光伏单元的污渍的面积；ξi为待清洗组件的第i个光伏单元的清洗难度系数。
可见，本步骤中，通过公式(5)可计算各个光伏单元在各轮巡检的清洗难度系数，通过公式(4)可对各个光伏单元的清洗难度系数进行更新，再通过将清洗难度系数带入公式(1)，可计算出每轮的总清洗难度。
S420、根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度以及待清洗组件的各个光伏单元的清洗难度系数确定对应光伏单元的难度调节因子。
其中，由上述步骤的公式(1)可计算出每个光伏单元的上一轮清洗难度和本轮的清洗难度，在此基础上，通过叠加不同光伏单元的清洗难度系数，可计算出各个光伏单元的难度调节因子。可见，本步骤中的清洗难度调节因子是针对各个光伏单元分别计算的，且具体是通过叠加光伏组件的清洗难度和光伏单元的清洗难度进行综合调节的，因而所确定的难度调节因子能够真实反映对应光伏单元的清洗难度的变化趋势。
示例性的，对某一光伏组件的光伏单元1，该光伏组件的上一轮的清洗难度为D11，本轮的清洗难度为D12，该光伏单元1在上一轮的清洗难度系数为ξ11，该光伏单元1在本轮的清洗难度系数为ξ12，则可以通过D11、D12、ξ11、ξ12按照正比例关系计算出光伏单元1的难度调节因子。
示例性的，可通过如下公式来计算难度调节因子：
Figure BDA0002934198410000171
或者，还可以使用如公式(7)所示的其他的正比例函数关系计算难度调节因子：
Figure BDA0002934198410000172
S430、基于难度调节因子更新对应光伏单元的清洗参数。
其中，在上述步骤已经得到各个光伏单元的难度调节因子，使用该难度调节因子在本轮清洗参数的基础上，对各光伏单元的清洗参数进行对应更新。
示例性的，以清洗时长调整为例，某一组件的光伏单元1在本轮的清洗时长为T11，则可按照如下公式更新该光伏单元的清洗时长：
T12＝k1×T11 (8)
其中的T12为该光伏单元1在下一轮的清洗时长。由上述公式(8)可知，下一轮清洗的时间长度的计算原则是某光伏单元本轮的清洗难度越大，下轮清洗时间越长，从而降低污渍面积，降低光伏单元的清洗难度，形成反馈调节。
S440、根据更新后的各光伏单元的清洗参数对下一轮巡检中的待清洗组件的对应光伏单元进行清洗。
本实施例提供的光伏组件清洗方法，在每轮巡检中，通过计算预先划分的各个光伏单元的历次清洗难度，得到各光伏单元在每轮巡检中的清洗难度，通过对组件中各个光伏单元的清洗难度进行加权计算得到单个光伏组件的清洗难度。在此基础上，根据光伏组件和对应光伏单元分别在前一轮巡检的清洗难度和本轮巡检的清洗难度确定清洗难度调节因子，并使用难度调节因子在当前的清洗参数的基础上对对应光伏单元进行清洗参数更新，由此，将对光伏组件的清洗参数的调整具体到对光伏组件中光伏单元的清洗参数的调整，实现根据前后的巡检结果对光伏单元进行清洗参数调整，提高清洗参数调整的针对性，从而提高对于光伏单元的清洗效果和清洗效率。
当前主流的巡检清洗方案为：1、无人机按指定路径定期对组件进行巡检。2、拍摄组件表面的普通图像信息或红外图像信息。3、根据图像判断组件的污染程度，控制喷头对达到清洗要求的组件进行清洗。4、对清洗后的组件进行复查(此功能只有部分厂家有)，满足要求则返回，不满足要求则重复步骤4，满足要求无人机返回，不满足则上报信息至运维。其主要存在如下问题：
无人机巡检方案只考虑定期进行巡检和清洗，由于天气、温度等环境因素的影响及鸟群的短时影响会造成污渍覆盖在时间和污渍量两个尺度上的不均匀性，固定巡检时间过长，会导致污渍积累，污渍累积会造成热斑效应，引起串联失配，降低组件发电效率，严重的会损坏组件，引发火灾。固定巡检时间过短，无人机续航无法满足要求。
针对上述问题，本实施例在上述实施例的基础上，对巡检方案进行了优化。图5为本发明实施例提供的一种光伏组件巡检方法的流程图，参考图5。该巡检方法包括如下步骤：
S510、在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总污染指数。
其中，总污染指数表征了污渍面积的变化情况，当总污染指数增加时，意味着污渍面积在增加，相反，若是总污染指数减少，意味着污渍面积在减小。
显然，通过计算每轮巡检的总污染指数，可以比较出上一轮巡检的污渍面积与本轮巡检的污渍面积的变化情况。
在一些实施例中，该步骤可进一步优化为：
在每轮巡检中，根据光伏组件的现场图像确定待清洗组件；
获取各待清洗组件的污渍面积；
根据各待清洗组件的污渍面积和待清洗组件的数量，计算每轮巡检的总污染指数。
具体地，在获取到现场图像后，可通过现有的图像识别技术识别出各个光伏组件是否有污渍，以及有污渍时污渍的数量和各污渍的面积大小。
其中的待清洗组件的污渍面积是指待清洗组件上的总污渍面积。可通过对待清洗组件上累积的污渍数量和各个污渍面积进行函数计算得到待清洗组件的总污渍面积。
通过将各个待清洗组件的污渍面积和全部的待清洗组件进行加权计算，可得到每轮巡检的总污染指数，可见，该总污染指数反映了在每轮巡检中的总污渍面积大小。
如上述实施例所描述，在每轮巡检中会对光伏组件进行多次清洗，因而相应地需要根据上一次的清洗结果对待清洗组件进行多次巡检，相应地，在每轮巡检中，需要叠加多次巡检的巡检数据来确定每轮巡检的总污染指数。基于此，本步骤可进一步作如下优化：
在每轮巡检中，根据每次巡检获取的光伏组件的现场图像确定首次巡检的待清洗组件；
根据首次清洗结果确定二次巡检的待清洗组件，以及根据二次清洗结果确定三次巡检的待清洗组件；
分别获取各次巡检的各待清洗组件的污渍面积；
根据各次巡检的污渍面积、各次巡检的待清洗组件数量以及各次清洗的污染权重，计算每轮巡检的总污染指数，其中，污染权重根据上一轮巡检的污渍面积和本轮巡检的污渍面积使用正比例关系进行更新。
具体地，在每轮巡检中，根据首次获取的现场图像确定出首次需要清洗的待清洗组件，对识别的待清洗组件进行首次清洗。在首次清洗完成后，根据首次清洗的光伏组件优化巡检路径，巡检设备进行二次巡检，以重新采集这些光伏组件的现场图像，进而根据重新采集的现场图像识别出需要进行二次清洗的待清洗组件，并进行二次清洗。按照同样的方法，确定出需要进行三次清洗的待清洗组件，并进行三次清洗。
在每轮巡检中，通过对三次清洗中每次的污渍面积、每次清洗的组件数量以及各次清洗的污染权重计算出每轮巡检的总污染指数。本步骤通过在每轮巡检中通过执行多次清洗和并基于清洗结果进行多次巡检，通过统计多次巡检的污渍面积而得到每轮巡检的总污染指数。
在一些实施例中，具体通过如下公式计算每轮巡检的总污染指数：
Figure BDA0002934198410000211
式中：S为总污染指数；λ1为首次清洗的污染权重；λ2为第二次清洗的污染权重；λ3为第三次清洗的污染权重；y0为光伏组件的面积；d1为首次需要清洗的组件数量；d2为第二次需要清洗的组件数量；d3为第三次需要清洗的组件数量；n1为首次需要清洗的污渍数量；n2为第二次需要清洗的污渍数量；n3为第三次需要清洗的污渍数量。
污染权重反映了清洗组件污渍的难易程度，组件需清洗次数越多，则污染权重λ越大，故对于三次清洗，有λ1＜λ2＜λ3。对λ1、λ2、λ3的调整策略为：当某一次清洗的污渍面积占比总体出现上升时，增大该次清洗的污染权重λ，以对污染权重进行动态更新。
示例性的，以λ1为例，λ1可通过如下公式进行调整：
Figure BDA0002934198410000212
式中：λ11表示上一轮的第一次清洗的污染权重，λ12表示本轮第一次清洗的污染权重，同理可得λ2、λ3。此处主要体现正比例关系，
Figure BDA0002934198410000213
也可改为
Figure BDA0002934198410000214
Figure BDA0002934198410000215
等，每次需清洗的污染程度根据需清洗的污渍面积比例动态调整。
示例性的，为了简便计算，可设置第一轮巡检的总污染指数S1的初始值为1，令污染程度与各次污染面积占比的乘积相等且和为N，即：
Figure BDA0002934198410000216
此处初始值也可以按照其他负相关关系进行定义，如
Figure BDA0002934198410000217
等。在确定了初始值后，后续巡检过程中的污染权重可通过上述公式(9)进行动态更新。
S520、根据上一轮巡检的总污染指数和本轮巡检的总污染指数更新巡检间隔。
其中，经过上述步骤计算出上一轮的总污染指数S1和本轮巡检的总污染指数S2后，可根据S1和S2的变化关系，得到污渍面积的变化情况，进而在当前的巡检间隔的基础上进行更新。
下一轮巡检的时间间隔的计算原则是总污染指数越大，下一次巡检时间间隔越短，从而降低污染，形成负反馈调节。
在一些实施例中，该步骤可进一步优化如下：
根据上一轮巡检的总污染指数和本轮巡检的总污染指数确定巡检间隔调节因子；
使用巡检间隔调节因子对当前的巡检间隔进行更新。
示例性地，记上一轮巡检的总污染指数为S1，本轮巡检的总污染指数为S2，则可按照如下公式计算巡检间隔调节因子：
Figure BDA0002934198410000221
或者，还可以按照
Figure BDA0002934198410000222
的函数关系计算巡检间隔调节因子。
在确定出巡检间隔调节因子后，在当前巡检间隔的基础上，通过叠加巡检间隔调节因子对巡检间隔进行更新。
示例性的，记本轮巡检和上一轮巡检的巡检间隔为T1，新的巡检间隔为T2，则有如下关系：T2＝k2×T1，完成对巡检间隔的更新。
S530、使用更新后的巡检间隔对目标区域的光伏组件进行下一轮巡检。
本实施例提供的光伏组件巡检方法，在每轮巡检中，根据巡检的现场图像分别识别出待清洗组件的污渍数量和污渍面积，进而计算出各待清洗组件的污渍面积，通过对全部待清洗组件进行污渍面积累加，计算出每轮巡检的总污染指数，由总污染指数反映待清洗组件的污渍面积。再根据上一轮巡检的总污染指数和本轮巡检的总污染指数对巡检间隔进行更新，即通过本轮巡检的总污染指数和上一轮巡检的总污染指数反映目标区域内光伏组件的污渍面积的变化情况，从而根据污渍面积的变化情况动态调整巡检间隔，实现巡检间隔与污渍的变化情况(如累积速度)相适配，由此可以解决现有技术中的污渍累积问题，使得污渍能够被及时清洗，可以知道的是，污渍的累积时间越短，其清洗难度越低，因而通过对巡检间隔进行动态调整，能够避免污渍在光伏组件的表面累积，有效的解决了定期巡检不能适应天气、环境、鸟群的动态影响的问题，从而提高了对于光伏组件的清洗效果和清洗效率。
可选的，图6为本发明实施例提供的一种光伏组件清洗系统的结构框图，本实施例提供的光伏组件清洗系统能够实现上述任意实施例所描述的清洗方法。参考图6，该清洗系统包括：
无人机10、控制设备20、清洗设备30和云服务器40；控制设备20与无人机10、清洗设备30和云服务器40分别通信连接；
无人机10用于根据控制设备20下发的巡检路线对目标区域的光伏组件进行巡检，以采集光伏组件的现场图像；
控制设备20用于在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总清洗难度；将总清洗难度上传至云服务器40；获取云服务器40下发的更新后的清洗参数；控制清洗设备30根据更新后的清洗参数对下一轮巡检中的待清洗组件进行清洗。
云服务器40用于根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度更新对于待清洗组件的清洗参数，并将更新后的清洗参数下发至控制设备20。
其中，无人机10、控制设备20和清洗设备30构成边缘部分，云服务器40作为云端设备。边缘部分与云端设备通过有线或无线网络建立通信连接。
在一个实施例中，控制设备20具体为边缘网关。边缘网关为边缘侧通信和计算节点，支持边缘计算、支持低功耗无线通信(如LoRa)、支持多设备接入。
无人机10为巡检设备，其带有图像设备(普通相机或红外相机)，支持定位功能(北斗/GPS)，支持低功耗无线通信(如LoRa)。
清洗设备30包括水泵31和喷头32，水泵31具备无线控制功能，为清洗喷头32提供水压。喷头32配置有具备无线控制功能的电磁阀，用于无线接收边缘网关指令，控制喷头32进行喷水。
云服务器40，主要作用是对边缘网关上传的图像、策略执行结果等数据进行分析，优化巡检策略，并下发策略至边缘网关。
可选的，在上述技术方案的基础上，控制设备20具体用于：在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件；
根据待清洗组件上的污渍面积与待清洗组件的面积占比，计算单个待清洗组件的清洗难度；
对全部待清洗组件的清洗难度进行加权计算，得到每轮巡检的总清洗难度。
可选的，在上述技术方案的基础上，控制设备20具体用于：在根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件之后，控制清洗设备30对待清洗组件进行首次清洗；
根据首次清洗结果对不合格的待清洗组件进行二次清洗，以及根据二次清洗结果对不合格的待清洗组件进行三次清洗；
可选的，在上述技术方案的基础上，控制设备20具体用于：根据历次清洗前的污渍面积与对应光伏组件的面积占比，计算单个待清洗组件的清洗难度。
可选的，在上述技术方案的基础上，控制设备20具体用于：根据历次清洗的各个光伏单元的污渍面积在对应光伏单元的面积占比和对应光伏单元的清洗难度系数，计算各个光伏单元的历次清洗难度，其中，各光伏单元的清洗难度系数根据上一轮的污渍面积占比和本轮的污渍面积占比的变化情况进行更新；
将各个光伏单元的历次清洗难度进行加权计算，得到单个待清洗组件的清洗难度。
可选的，在上述技术方案的基础上，控制设备20具体用于：将各个光伏单元的历次清洗难度按照如下公式进行加权计算，得到单个待清洗组件的清洗难度：
Figure BDA0002934198410000251
式中：D为单个待清洗组件的清洗难度；n为光伏单元的数量；y0为光伏组件的面积；λ11为首次清洗的污染权重；λ20为二次清洗的污染权重；λ30为三次清洗的污染权重；y1-i为首次清洗时第i个光伏单元的污渍面积；y2-i为二次清洗时第i个光伏单元的污渍面积；y3-i为三次清洗时第i个光伏单元的污渍的面积；ξi为待清洗组件的第i个光伏单元的清洗难度系数。
可选的，在上述技术方案的基础上，控制设备20具体用于：在根据待清洗组件上的污渍面积与待清洗组件的面积占比，计算单个待清洗组件的清洗难度之前，按照预设方法对光伏组件进行区域划分，以将光伏组件划分为预设数量的光伏单元；
相应地，云服务器40具体用于：每隔预设的间隔时间基于相同巡检轮数的巡检数据对光伏单元进行面积调整。
可选的，在上述技术方案的基础上，云服务器40具体用于：每隔预设的间隔时间，根据前后批次的巡检数据计算前后批次待清洗组件的各光伏单元的污渍面积在对应光伏单元的污渍面积占比，其中，前后批次包括相同的巡检轮数；
获取污渍面积占比大于比例阈值的待清洗组件的数量在全部待清洗组件的数量占比；
若后一批次各轮巡检的数量占比之和大于前一批次各轮巡检的数量占比之和，则增加所划定的光伏单元面积，并降低比例阈值；
若后一批次各轮巡检的数量占比之和小于前一批次各轮巡检的数量占比之和，则降低所划定的光伏单元面积，并增加比例阈值。
可选的，在上述技术方案的基础上，云服务器40具体用于：根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度以及待清洗组件的各个光伏单元的清洗难度系数确定对应光伏单元的难度调节因子；
基于难度调节因子更新对应光伏单元的清洗参数；
根据更新后的各光伏单元的清洗参数对下一轮巡检中的待清洗组件的对应光伏单元进行清洗。
可选的，无人机10用于根据控制设备20下发的巡检路线和巡检间隔对目标区域的光伏组件进行巡检，以采集光伏组件的现场图像；
控制设备20用于在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总污染指数，并将总污染指数上传至云服务器40；
云服务器40还用于根据上一轮巡检的总污染指数和本轮巡检的总污染指数更新巡检间隔；并将更新后的巡检间隔下发至控制设备20，以指示控制设备20按照更新后的巡检间隔对无人机10进行巡检控制。
可选的，在上述技术方案的基础上，控制设备20具体用于：在每轮巡检中，根据光伏组件的现场图像确定待清洗组件；
获取各待清洗组件的污渍面积；
根据各待清洗组件的污渍面积和待清洗组件的数量，计算每轮巡检的总污染指数。
可选的，在上述技术方案的基础上，控制设备20具体用于：在每轮巡检中，根据每次巡检获取的光伏组件的现场图像确定首次巡检的待清洗组件；
根据首次清洗结果确定二次巡检的待清洗组件，以及根据二次清洗结果确定三次巡检的待清洗组件；
分别获取各次巡检的各待清洗组件的污渍面积；
根据各次巡检的污渍面积、各次巡检的待清洗组件数量以及各次清洗的污染权重，计算每轮巡检的总污染指数，其中，污染权重根据上一轮巡检的污渍面积和本轮巡检的污渍面积使用正比例关系进行更新，首轮巡检的初始污染权重由云服务器40下发。
可选的，在上述技术方案的基础上，控制设备20具体用于：根据各次巡检的污渍面积、各次巡检的待清洗组件数量以及各次清洗的污染权重，使用如下公式计算每轮巡检的总污染指数：
Figure BDA0002934198410000281
式中：S为总污染指数；λ1为首次清洗的污染权重；λ2为第二次清洗的污染权重；λ3为第三次清洗的污染权重；y0为光伏组件的面积；d1为首次需要清洗的组件数量；d2为第二次需要清洗的组件数量；d3为第三次需要清洗的组件数量；n1为首次需要清洗的污渍数量；n2为第二次需要清洗的污渍数量；n3为第三次需要清洗的污渍数量。
可选的，在上述技术方案的基础上，云服务器40具体用于：根据上一轮巡检的总污染指数和本轮巡检的总污染指数确定巡检间隔调节因子；
使用巡检间隔调节因子对当前的巡检间隔进行更新。
可选的，在上述技术方案的基础上，云服务器40还用于：
获取目标区域的环境参数，基于环境参数对清洗参数和/或巡检间隔进行调整，其中，环境参数包括温度、风速、天气中的至少一种。
具体地，云服务器40可以从网络获取目标区域的温度、天气等数据，或者通过接入现场安装的温湿度传感器、风速风向仪等第三方传感器50获取目标区域的温湿度数据和风速数据，对清洗参数和/或巡检间隔进行调整，以优化巡检和清洗策略。例如，温度高，风速大，污渍凝固快，需缩短巡检间隔，增大水压和清洗时间；阴雨天，污渍凝固慢，可增大巡检间隔，减少水压和和清洗时间。
可选的，在上述技术方案的基础上，控制设备20还用于：基于上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度调整清洗设备30的出水角度和/或调整清洗设备30的出水压力。
具体地，若是本轮巡检的总清洗难度较上一轮巡检的总清洗难度同比增大，则可以控制清洗设备30增大出水压力和/或控制清洗设备30的喷头32减小与水平面的夹角，以增大出水速度，从而增强清洗效果。
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 (16)

1.一种光伏组件清洗方法，其特征在于，包括：
在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总清洗难度；
根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度更新对于所述待清洗组件的清洗参数；
根据更新后的所述清洗参数对下一轮巡检中的所述待清洗组件进行清洗；
所述光伏组件清洗方法还包括：
按照预设方法对所述光伏组件进行区域划分，以将所述光伏组件划分为预设数量的光伏单元；
每隔预设的间隔时间基于相同巡检轮数的巡检数据对所述光伏单元进行面积调整；
根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度以及所述待清洗组件的各个光伏单元的清洗难度系数更新对应光伏单元的清洗参数；
根据更新后的各光伏单元的所述清洗参数对下一轮巡检中的所述待清洗组件的对应光伏单元进行清洗。
2.根据权利要求1所述的光伏组件清洗方法，其特征在于，所述在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总清洗难度，包括：
在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件；
根据所述待清洗组件上的污渍面积与所述待清洗组件的面积占比，计算单个所述待清洗组件的清洗难度；
对全部所述待清洗组件的清洗难度进行加权计算，得到每轮巡检的总清洗难度。
3.根据权利要求2所述的光伏组件清洗方法，其特征在于，在所述根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件之后，所述方法还包括：
对所述待清洗组件进行首次清洗；
根据首次清洗结果对不合格的所述待清洗组件进行二次清洗，以及根据二次清洗结果对不合格的所述待清洗组件进行三次清洗；
相应地，所述根据所述待清洗组件上的污渍面积与所述待清洗组件的面积占比，计算单个所述待清洗组件的清洗难度，包括：
根据历次清洗前的污渍面积与对应光伏组件的面积占比，计算单个所述待清洗组件的清洗难度。
4.根据权利要求3所述的光伏组件清洗方法，其特征在于，所述根据历次清洗前的污渍面积与对应光伏组件的面积占比，计算单个所述待清洗组件的清洗难度，包括：
根据历次清洗前的各个光伏单元的污渍面积在对应光伏单元的面积占比和对应光伏单元的清洗难度系数，计算各个光伏单元的历次清洗难度，其中，各光伏单元的所述清洗难度系数根据上一轮的污渍面积占比和本轮的污渍面积占比的变化情况进行更新；
将各个光伏单元的所述历次清洗难度进行加权计算，得到单个所述待清洗组件的清洗难度。
5.根据权利要求4所述的光伏组件清洗方法，其特征在于，将各个光伏单元的所述历次清洗难度按照如下公式进行加权计算，得到单个所述待清洗组件的清洗难度：
Figure FDA0003788306460000021
式中：D为单个所述待清洗组件的清洗难度；n为所述光伏单元的数量；y0为所述光伏组件的面积；λ11为首次清洗的污染权重；λ21为二次清洗的污染权重；λ31为三次清洗的污染权重；y1-i为首次清洗时第i个光伏单元的污渍面积；y2-i为二次清洗时第i个光伏单元的污渍面积；y3-i为三次清洗时第i个光伏单元的污渍的面积；ξi为所述待清洗组件的第i个光伏单元的清洗难度系数。
6.根据权利要求1所述的光伏组件清洗方法，其特征在于，所述每隔预设的间隔时间基于相同巡检轮数的巡检数据对所述光伏单元进行面积调整，包括：
每隔预设的间隔时间，根据前后批次的巡检数据计算前后批次待清洗组件的各光伏单元的污渍面积在对应光伏单元的污渍面积占比，其中，前后批次包括相同的巡检轮数；
获取所述污渍面积占比大于比例阈值的待清洗组件的数量在全部待清洗组件的数量占比；
若后一批次各轮巡检的所述数量占比之和大于前一批次各轮巡检的所述数量占比之和，则增加所划定的光伏单元面积，并降低所述比例阈值；
若后一批次各轮巡检的所述数量占比之和小于前一批次各轮巡检的所述数量占比之和，则降低所划定的光伏单元面积，并增加所述比例阈值。
7.根据权利要求1所述的光伏组件清洗方法，其特征在于，所述根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度更新对于所述待清洗组件的清洗参数，包括：
根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度以及所述待清洗组件的各个光伏单元的清洗难度系数确定对应光伏单元的难度调节因子；
基于所述难度调节因子更新对应光伏单元的清洗参数；
相应地，所述根据更新后的所述清洗参数对下一轮巡检中的所述待清洗组件进行清洗，包括：
根据更新后的各光伏单元的清洗参数对下一轮巡检中的所述待清洗组件的对应光伏单元进行清洗。
8.一种光伏组件巡检方法，其特征在于，包括：
在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总污染指数；
根据上一轮巡检的总污染指数和本轮巡检的总污染指数更新巡检间隔；
使用更新后的所述巡检间隔对目标区域的光伏组件进行下一轮巡检；
所述在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总污染指数，包括：
在每轮巡检中，根据所述光伏组件的现场图像确定待清洗组件；
获取各所述待清洗组件的污渍面积；
根据各所述待清洗组件的污渍面积和所述待清洗组件的数量，计算每轮巡检的总污染指数。
9.根据权利要求8所述的光伏组件巡检方法，其特征在于，所述在每轮巡检中，根据所述光伏组件的现场图像确定待清洗组件，包括：
在每轮巡检中，根据每次巡检获取的所述光伏组件的现场图像确定首次巡检的待清洗组件；
根据首次清洗结果确定二次巡检的待清洗组件，以及根据二次清洗结果确定三次巡检的待清洗组件；
相应地，所述获取各所述待清洗组件的污渍面积，包括：
分别获取各次巡检的各所述待清洗组件的污渍面积；
相应地，所述根据各所述待清洗组件的污渍面积和所述待清洗组件的数量，计算每轮巡检的总污染指数，包括：
根据各次巡检的污渍面积、各次巡检的待清洗组件数量以及各次清洗的污染权重，计算每轮巡检的总污染指数，其中，所述污染权重根据上一轮巡检的污渍面积和本轮巡检的污渍面积使用正比例关系进行更新。
10.根据权利要求9所述的光伏组件巡检方法，其特征在于，根据各次巡检的污渍面积、各次巡检的待清洗组件数量以及各次清洗的污染权重，使用如下公式计算每轮巡检的总污染指数：
Figure FDA0003788306460000051
式中：S为所述总污染指数；λ1为首次清洗的污染权重；λ2为第二次清洗的污染权重；λ3为第三次清洗的污染权重；y0为所述光伏组件的面积；d1为首次需要清洗的组件数量；d2为第二次需要清洗的组件数量；d3为第三次需要清洗的组件数量；n1为首次需要清洗的污渍数量；n2为第二次需要清洗的污渍数量；n3为第三次需要清洗的污渍数量。
11.根据权利要求8所述的光伏组件巡检方法，其特征在于，所述根据上一轮巡检的总污染指数和本轮巡检的总污染指数更新巡检间隔，包括：
根据上一轮巡检的总污染指数和本轮巡检的总污染指数确定巡检间隔调节因子；
使用所述巡检间隔调节因子对当前的巡检间隔进行更新。
12.一种光伏巡检与清洗系统，其特征在于，包括：无人机、控制设备、清洗设备和云服务器；所述控制设备与所述无人机、所述清洗设备和所述云服务器分别通信连接；
所述无人机用于根据所述控制设备下发的巡检路线对目标区域的光伏组件进行巡检，以采集所述光伏组件的现场图像；
所述控制设备用于在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总清洗难度；将所述总清洗难度上传至所述云服务器；获取所述云服务器下发的更新后的清洗参数；控制清洗设备根据更新后的所述清洗参数对下一轮巡检中的所述待清洗组件进行清洗；
所述云服务器用于根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度更新对于所述待清洗组件的清洗参数，并将更新后的所述清洗参数下发至所述控制设备；
所述光伏巡检与清洗系统还包括：
按照预设方法对所述光伏组件进行区域划分，以将所述光伏组件划分为预设数量的光伏单元；
每隔预设的间隔时间基于相同巡检轮数的巡检数据对所述光伏单元进行面积调整；
根据上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度以及所述待清洗组件的各个光伏单元的清洗难度系数更新对应光伏单元的清洗参数；
根据更新后的各光伏单元的所述清洗参数对下一轮巡检中的所述待清洗组件的对应光伏单元进行清洗。
13.根据权利要求12所述的光伏巡检与清洗系统，其特征在于，
所述控制设备还用于在每轮巡检中，根据所获取的光伏组件的现场图像确定待清洗组件的总污染指数，并将所述总污染指数上传至所述云服务器；
所述云服务器还用于根据上一轮巡检的总污染指数和本轮巡检的总污染指数更新巡检间隔；并将更新后的所述巡检间隔下发至所述控制设备，以指示所述控制设备按照更新后的所述巡检间隔对所述无人机进行巡检控制。
14.根据权利要求13所述的光伏巡检与清洗系统，其特征在于，所述控制设备还用于：
在每轮巡检中，根据每次巡检获取的所述光伏组件的现场图像确定首次巡检的待清洗组件；
根据首次清洗结果确定二次巡检的待清洗组件，以及根据二次清洗结果确定三次巡检的待清洗组件；
分别获取各次巡检的各所述待清洗组件的污渍面积；
根据各次巡检的污渍面积、各次巡检的待清洗组件数量以及各次清洗的污染权重，计算每轮巡检的总污染指数，其中，所述污染权重根据上一轮巡检的污渍面积和本轮巡检的污渍面积使用正比例关系进行更新，首轮巡检的初始污染权重由所述云服务器下发。
15.根据权利要求12所述的光伏巡检与清洗系统，其特征在于，所述云服务器还用于：
获取目标区域的环境参数，基于所述环境参数对所述清洗参数和/或巡检间隔进行调整，其中，所述环境参数包括温度、风速、天气中的至少一种。
16.根据权利要求12所述的光伏巡检与清洗系统，其特征在于，所述控制设备还用于：基于上一轮巡检的总清洗难度和本轮巡检的总清洗难度调整所述清洗设备的出水角度和/或调整所述清洗设备的出水压力。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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