CN116388691B - 一种光伏发电场智能巡检方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于巡检领域，公开了一种光伏发电场智能巡检方法及系统，方法包括：S1，获取光伏板所处位置的环境数据；S2，基于环境数据自适应地对光伏发电场进行分区，将光伏发电场分成多个巡检区域；S3，计算每个巡检区域的巡检周期；S4，基于巡检周期对巡检区域中的光伏板进行巡检。本发明通过对光伏发电场进行分区，使得巡检时不用每次都对所有的光伏板进行巡检，而是对需要进行巡检的区域中的光伏板进行巡检，从而减少了无人机的累计飞行里程的增长速度，使得更换无人机的周期变长，降低了巡检的成本。

Description

一种光伏发电场智能巡检方法及系统

技术领域

本发明涉及巡检领域，尤其涉及一种光伏发电场智能巡检方法及系统。

背景技术

利用无人机对光伏发电场中的光伏板进行巡检是很常见的现有技术，例如公开号为CN110750107A、CN113625770A等专利都公开了利用无人机对光伏发电场进行巡检的技术。

但是现有的巡检技术都是直接对所有的光伏板进行巡检，即没有对光伏板所处的区域进行分区，这样就会导致每次巡检都要对所有的光伏板进行巡检，但是不同位置的光伏板，其发生故障的概率并不一致，即可能部分区域中的光伏板已经发生了多次故障，但是一些区域中却一次都没有发生，因此，现有的巡检方式会导致无人机对部分光伏板进行重复的无效巡检，导致无人机因为较快达到设计的安全飞行里程，使得更换无人机的周期变短，提高了巡检的成本。

发明内容

本发明的目的在于公开一种光伏发电场智能巡检方法及系统，解决在使用无人机对光伏发电场进行巡检时，如何延长更换无人机的周期，降低巡检的成本的问题。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种光伏发电场智能巡检方法，包括：

S1，获取光伏板所处位置的环境数据；

S2，基于环境数据自适应地对光伏发电场进行分区，将光伏发电场分成多个巡检区域；

S3，计算每个巡检区域的巡检周期；

S4，基于巡检周期对巡检区域中的光伏板进行巡检。

可选的，获取光伏板所处位置的环境数据，包括：

在光伏发电场上设置无线传感器节点和数据收集装置；

基于无线传感器节点和数据收集装置获取光伏板所处位置的环境数据。

可选的，在光伏发电场上设置无线传感器网络,包括：

在每块光伏板上设置无线传感器节点；

在光伏发电场的中央设置数据收集装置。

可选的，基于无线传感器节点和数据收集装置获取光伏板所处位置的环境数据，包括：

通过无线传感器节点获取光伏板所处位置的环境数据；

通过无线传感器节点将环境数据传输至数据收集装置；

通过数据收集装置接收无线传感器节点传输过来的环境数据。

可选的，环境数据包括温度、湿度、风速和降雨量。

可选的，基于环境数据自适应地对光伏发电场进行分区，将光伏发电场分成多个巡检区域，包括：

第一次分区，直接将光伏发电场分成大小相同的多个巡检区域，将第一次分区的有效时长设置为T；

第t次分区，t大于等于2：

S1，判断当前时刻与第t-1次分区完成的时刻之间的时间长度是否等于第t-1次分区的有效时长，若是，则进入S2；

S2，进行第t次分区，将光伏发电场分为多个巡检区域，计算第t次分区的有效时长，记录下第t次分区完成的时刻；

S3，将t的值加1，进入S1。

可选的，进行第t次分区，将光伏发电场分为多个巡检区域，包括：

基于环境数据计算每块光伏板的巡检概率系数；

基于巡检概率系数将光伏发电场分为多个巡检区域。

可选的，基于环境数据计算每块光伏板的巡检概率系数，包括：

使用下面的函数计算巡检概率系数：

其中，patcof_t表示第t次分区时光伏板的巡检概率系数，w₁、w₂、w₃、w₄、w₅为设定的权重值，tempvs_t为光伏板所处位置在时间区间spt内获得的温度的方差，spt的起始时刻为第t-1次分区完成的时刻，结束的时刻为第t次分区开始的时刻，stemp为设定的温度方差对比值，humvs_t为光伏板所处位置在时间区间spt内获得的湿度的方差，shum为设定的湿度方差对比值，mxwidspd_t为光伏板所处位置在时间区间spt内风速的最大值，widsptcmp为设定的风速对比值，raifll_t为光伏板所处位置在时间区间spt内的累计降雨量，raifllcmp为设定的降雨量对比值，lstpat_t为巡检参数，timva为设定的巡检参数对比值，

δ为比例值，δ∈(0,1)，accrep_t为光伏板在时间区间spt内的累计维修次数，repcp为设定的维修次数对比值，rstpt_t为光伏板最近一次巡检完成的时刻与第t次分区开始的时刻之间的时间长度，redpt为设定的时间长度对比值。

可选的，基于巡检概率系数将光伏发电场分为多个巡检区域，包括：

S21，将所有的光伏板保存到集合phopan；

S22，从集合phopan中随机选出一块光伏板作为分区参考对象，将分区参考对象保存到区域集合ctbk_p，将ctbk_p中的元素从集合phopan中删除，p表示集合的编号；

S23，分别计算与分区参考对象相邻的且不属于任何一个区域集合的每块光伏板与分区参考对象之间的关系值；

S24，判断最大的关系值是否大于设定的关系值阈值，若是，则进入S25，若否，则进入S26；

S25，将最大的关系值对应的光伏板作为新的分区参考对象，将最大的关系值对应的光伏板保存到区域集合ctbk_p，将ctbk_p中的元素从集合phopan中删除，进入S23；

S26，将p的值加1；

S27，判断phopan是否为空集，若是，则进入S22，若否，则进入S28；

S28，按照设定的规则对获得的区域集合进行合并，得到多个合并集合，每个合并集合中的光伏板的所处的区域作为一个巡检区域。

第二方面，本发明提供了一种光伏发电场智能巡检系统，包括获取模块、分区模块、计算模块和巡检模块；

获取模块用于获取光伏板所处位置的环境数据；

分区模块用于基于环境数据自适应地对光伏发电场进行分区，将光伏发电场分成多个巡检区域；

计算模块用于计算每个巡检区域的巡检周期；

巡检模块用于基于巡检周期对巡检区域中的光伏板进行巡检。

本发明通过对光伏发电场进行分区，使得巡检时不用每次都对所有的光伏板进行巡检，而是对需要进行巡检的区域中的光伏板进行巡检，从而减少了无人机的累计飞行里程的增长速度，使得更换无人机的周期变长，降低了巡检的成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种光伏发电场智能巡检方法的一种示意图。

图2为本发明一种光伏发电场智能巡检系统的一种示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种光伏发电场智能巡检方法，包括：

S1，获取光伏板所处位置的环境数据。

可选的，获取光伏板所处位置的环境数据，包括：

在光伏发电场上设置无线传感器节点和数据收集装置；

基于无线传感器节点和数据收集装置获取光伏板所处位置的环境数据。

通过对光伏发电场进行分区，使得巡检时不用每次都对所有的光伏板进行巡检，而是对需要进行巡检的区域中的光伏板进行巡检，从而减少了无人机的累计飞行里程的增长速度，使得更换无人机的周期变长，降低了巡检的成本。

可选的，在光伏发电场上设置无线传感器网络,包括：

在每块光伏板上设置无线传感器节点；

在光伏发电场的中央设置数据收集装置。

具体来说，无线传感器节点可以由通信部分和数据采集部分组成，数据采集部分可以包括多种类型的传感器，每种传感器用于获取一种类型的环境数据。

可选的，基于无线传感器节点和数据收集装置获取光伏板所处位置的环境数据，包括：

通过无线传感器节点获取光伏板所处位置的环境数据；

通过无线传感器节点将环境数据传输至数据收集装置；

通过数据收集装置接收无线传感器节点传输过来的环境数据。

数据收集装置可以对接收到的环境数据进行保存，这些环境数据能够用于对光伏发电场进行分区，巡检周期的计算等用途。

无线传感器节点可以设置在光伏板的边缘。

可选的，环境数据包括温度、湿度、风速和降雨量。

上面仅是列举了其中的一些类型的环境数据，本领域技术人员能够对环境数据的类型进行变换或扩充，能够对光伏板的状态产生影响的环境数据都可以。

S2，基于环境数据自适应地对光伏发电场进行分区，将光伏发电场分成多个巡检区域。

可选的，基于环境数据自适应地对光伏发电场进行分区，将光伏发电场分成多个巡检区域，包括：

第一次分区，直接将光伏发电场分成大小相同的多个巡检区域，将第一次分区的有效时长设置为T；

第t次分区，t大于等于2：

S1，判断当前时刻与第t-1次分区完成的时刻之间的时间长度是否等于第t-1次分区的有效时长，若是，则进入S2；

S2，进行第t次分区，将光伏发电场分为多个巡检区域，计算第t次分区的有效时长，记录下第t次分区完成的时刻；

S3，将t的值加1，进入S1。

在多次分区的过程中，每次分区的结果所能够保持的时间并不是保持不变的，而是随着环境数据的变化而自适应地变化，使得分区的结果保持的时间更为合理，能够在保证巡检的效率的同时，降低无人机的巡检消耗。

可选的，进行第t次分区，将光伏发电场分为多个巡检区域，包括：

基于环境数据计算每块光伏板的巡检概率系数；

基于巡检概率系数将光伏发电场分为多个巡检区域。

现有的分区一般都是直接分成面积相同的巡检区域，但是这种分区存在着明显的缺点，如果分区过大，那么同一个分区中，距离较远的光伏板之间的差异会比较大，由于本发明是直接对同一个区域中的光伏板进行巡检，那么这样同样会存在较大的概率对部分状态较好的光伏板进行重复的巡检，而如果分区过小，那么跟分别对每个光伏板进行巡检，差别也不是很大，不能够明显地延长无人机的更换周期。因此，本发明利用巡检概率系数来进行巡检区域的划分，使得巡检区域的大小能够与光伏板的状态以及光伏板所处环境的环境条件自适应匹配，从而明显地延长无人机的更换周期。

可选的，基于环境数据计算每块光伏板的巡检概率系数，包括：

使用下面的函数计算巡检概率系数：

其中，patcof_t表示第t次分区时光伏板的巡检概率系数，w₁、w₂、w₃、w₄、w₅为设定的权重值，tempvs_t为光伏板所处位置在时间区间spt内获得的温度的方差，spt的起始时刻为第t-1次分区完成的时刻，结束的时刻为第t次分区开始的时刻，stemp为设定的温度方差对比值，humvs_t为光伏板所处位置在时间区间spt内获得的湿度的方差，shum为设定的湿度方差对比值，mxwidspd_t为光伏板所处位置在时间区间spt内风速的最大值，widsptcmp为设定的风速对比值，raifll_t为光伏板所处位置在时间区间spt内的累计降雨量，raifllcmp为设定的降雨量对比值，lstpat_t为巡检参数，timva为设定的巡检参数对比值，

δ为比例值，δ∈(0,1)，accrep_t为光伏板在时间区间spt内的累计维修次数，repcp为设定的维修次数对比值，rstpt_t为光伏板最近一次巡检完成的时刻与第t次分区开始的时刻之间的时间长度，redpt为设定的时间长度对比值。

巡检概率系数除了与环境数据相关之外，还与光伏板自身的状态有关，光伏板自身的状态越差，即累计维修次数越多，距离前一次维修的时间越长，环境状态越差，则巡检概率系数越大，表示该光伏板越需要进行巡检。巡检概率系数从不同的方面对光伏板的巡检概率进行了表示，使得巡检概率系数能够综合表示光伏板的综合状态，从而有利于在后面的巡检区域的划分中，将巡检概率系数差异较小且相邻的光伏板分到同一个区域中。

可选的，基于巡检概率系数将光伏发电场分为多个巡检区域，包括：

S21，将所有的光伏板保存到集合phopan；

S22，从集合phopan中随机选出一块光伏板作为分区参考对象，将分区参考对象保存到区域集合ctbk_p，将ctbk_p中的元素从集合phopan中删除，p表示集合的编号；

S23，分别计算与分区参考对象相邻的且不属于任何一个区域集合的每块光伏板与分区参考对象之间的关系值；

S24，判断最大的关系值是否大于设定的关系值阈值，若是，则进入S25，若否，则进入S26；

S25，将最大的关系值对应的光伏板作为新的分区参考对象，将最大的关系值对应的光伏板保存到区域集合ctbk_p，将ctbk_p中的元素从集合phopan中删除，进入S23；

S26，将p的值加1；

S27，判断phopan是否为空集，若是，则进入S22，若否，则进入S28；

S28，按照设定的规则对获得的区域集合进行合并，得到多个合并集合，每个合并集合中的光伏板的所处的区域作为一个巡检区域。

本发明是通过随机选择分区参考对象的方式来得到区域集合，然后再基于区域集合来得到最终的巡检区域。在获取区域集合的过程中，分区参考对象会不断地进行变化，直至到关系值不符合设定的条件。这样的获取方式，能够使得综合状态相近且相邻的光伏板被分到同一个区域集合中，最终被分到同一个巡检区域中。这样就能够使得无人机在对同一个巡检区域的光伏板进行巡检时，能够巡检的有效性得到大幅度的提升，同时大幅度地降低了对部分状态较好的光伏板进行重复巡检，即无效巡检的概率。

可选的，光伏板之间的相邻是指两块光伏板之间的距离小于设定的距离阈值且两块光伏板之间没有其它的光伏板隔开。

可选的，关系值的计算方式为：

对于光伏板A和分区参考对象B，使用如下函数计算两者的关系值：

relpidx_A,B表示光伏板A和分区参考对象B的关系值，patcof_t,A和patcof_t,B分别表示第t次分区时，光伏板A和分区参考对象B的巡检概率系数。

由于巡检概率系数能够从多个方面对光伏板的状态进行综合表示，因此，计算这两者的差值，差值越小，两者越相近，关系值越大，从而使得综合状态相近且相邻的光伏板被分到同一个巡检区域中。

可选的，按照设定的规则对获得的区域集合进行合并，得到多个合并集合，包括：

对于区域集合C，计算区域集合C的面积占比：

blst_C表示区域集合C的面积占比，area_C表示区域集合C的所有元素的所处区域的面积，area_e ^l _e表示光伏发电场的总面积；

若面积占比小于设定的比例值，则通过如下方式对区域集合C进行合并：

获取所有与区域集合C相邻的其它区域集合的集合etcs_C；

获取etcs_C中面积最小的区域集合D，将区域集合C和区域集合D进行合并，得到新的合并集合。

进行区域集合的合并主要是将面积过小的区域集合进行删除，减少面积过小的巡检区域的数量，避免无人机单次对面积过小的区域进行巡检，从而增加无人机的损耗。因为上述的分区方式，很可能会使得部分得到的区域集合所对应的光伏发电场的实际区域的面积过小，包含的光伏板的数量过少，例如一个巡检区域中仅包括3个光伏板，那么显然，如果无人机特意为这样的巡检区域飞一趟，是相当不划算的。因此，通过对这样的巡检区域进行合并，能够提高无人机单次飞行所能够巡检的光伏板的数量，同时也不会明显地提高巡检区域的面积。

可选的，计算第t次分区的有效时长，包括：

第二次分区的有效时长为设定的数值；

当t大于等于3时，有效时长的计算函数为：

durat_t＝durat_t-1+sqt_t

durat_t和durat_t-1分别表示第t次分区和第t-1次分区的有效时长，durat_t-1表示第t-1次分区的有效时长，sqt_t为判断函数sqt_t＝fsn_t×gs，fsn_t为判断参数，gs为设定的时长，R为第t-2次分区获得的巡检区域的集合，MR为集合R中的元素的数量，num_j,t ^-1为第t-2次分区完成时刻，到第t-1次分区开始时刻的时间区间内，巡检区域j中的光伏板的平均维修次数，Q为第t-1次分区获得的巡检区域的集合，NQ为集合Q中的元素的数量，num_i,t为第t-1次分区完成时刻，到第t次分区开始时刻的时间区间内，巡检区域i中的光伏板的平均维修次数。

分区的有效时长与前两次分区之后，光伏板的平均维修次数的方差相关，判断参数为负值，则表示光伏板的维修概率在变大，状态在变差，此时本发明会缩短有效时长，反之延长有效时长，从而使得相邻的两次分区之间的经过的时间能够随着光伏板的状态的变化而变化，避免采用固定的有效时长来进行分区，从而避免无效巡检的概率大幅增加，有效地延长了无人机的更换周期。

S3，计算每个巡检区域的巡检周期。

可选的，巡检周期的计算函数为：

其中，inscyc为巡检周期，avepatcof为巡检区域的光伏板的巡检概率系数的平均值，T为设定的周期长度，η为设定的常数。

在本发明中，avepatcof的值越大，则巡检周期越短，从而实现对光伏板的有效巡检，避免采用固定的巡检周期导致对巡检概率系数平均值较大的巡检区域不能及时地进行巡检，也避免了对检概率系数平均值较小的巡检区域进行无效巡检，从而延长无人机的更换周期。

S4，基于巡检周期对巡检区域中的光伏板进行巡检。

具体的，在一次分区的有效时长的范围内，巡检周期不改变，当重新得到巡检区域后，便重新计算巡检周期。

每隔一个巡检周期，无人机便对巡检区域中的光伏板进行巡检，巡检的内容包括对光伏板进行拍照。

第二方面，如图2所示，本发明提供了一种光伏发电场智能巡检系统，包括获取模块、分区模块、计算模块和巡检模块；

获取模块用于获取光伏板所处位置的环境数据；

分区模块用于基于环境数据自适应地对光伏发电场进行分区，将光伏发电场分成多个巡检区域；

计算模块用于计算每个巡检区域的巡检周期；

巡检模块用于基于巡检周期对巡检区域中的光伏板进行巡检。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种光伏发电场智能巡检方法，其特征在于，包括：

S1，获取光伏板所处位置的环境数据；

S2，基于环境数据自适应地对光伏发电场进行分区，将光伏发电场分成多个巡检区域；

S3，计算每个巡检区域的巡检周期；

S4，基于巡检周期对巡检区域中的光伏板进行巡检；

环境数据包括温度、湿度、风速和降雨量；

基于环境数据自适应地对光伏发电场进行分区，将光伏发电场分成多个巡检区域，包括：

第一次分区，直接将光伏发电场分成大小相同的多个巡检区域，将第一次分区的有效时长设置为T；

第t次分区，t大于等于2：

S10，判断当前时刻与第t-1次分区完成的时刻之间的时间长度是否等于第t-1次分区的有效时长，若是，则进入S20；

S20，进行第t次分区，将光伏发电场分为多个巡检区域，计算第t次分区的有效时长，记录下第t次分区完成的时刻；

S30，将t的值加1，进入S10；

进行第t次分区，将光伏发电场分为多个巡检区域，包括：

基于环境数据计算每块光伏板的巡检概率系数；

基于巡检概率系数将光伏发电场分为多个巡检区域；

基于环境数据计算每块光伏板的巡检概率系数，包括：

使用下面的函数计算巡检概率系数：

其中，patcof_t表示第t次分区时光伏板的巡检概率系数，w₁、w₂、w₃、w₄、w₅为设定的权重值，tempvs_t为光伏板所处位置在时间区间spt内获得的温度的方差，spt的起始时刻为第t-1次分区完成的时刻，结束的时刻为第t次分区开始的时刻，stemp为设定的温度方差对比值，humvs_t为光伏板所处位置在时间区间spt内获得的湿度的方差，shum为设定的湿度方差对比值，mxwidspd_t为光伏板所处位置在时间区间spt内风速的最大值，widsptcmp为设定的风速对比值，raifll_t为光伏板所处位置在时间区间spt内的累计降雨量，raifllcmp为设定的降雨量对比值，lstpat_t为巡检参数，timva为设定的巡检参数对比值，

δ为比例值，δ∈(0,1)，accrep_t为光伏板在时间区间spt内的累计维修次数，repcp为设定的维修次数对比值，rstpt_t为光伏板最近一次巡检完成的时刻与第t次分区开始的时刻之间的时间长度，

redpt为设定的时间长度对比值；

基于巡检概率系数将光伏发电场分为多个巡检区域，包括：

S21，将所有的光伏板保存到集合phopan；

S22，从集合phopan中随机选出一块光伏板作为分区参考对象，将分区参考对象保存到区域集合ctbk_p，将ctbk_p中的元素从集合phopan中删除，p表示集合的编号；

S23，分别计算与分区参考对象相邻的且不属于任何一个区域集合的每块光伏板与分区参考对象之间的关系值；

S24，判断最大的关系值是否大于设定的关系值阈值，若是，则进入S25，若否，则进入S26；

S25，将最大的关系值对应的光伏板作为新的分区参考对象，将最大的关系值对应的光伏板保存到区域集合ctbk_p，将ctbk_p中的元素从集合phopan中删除，进入S23；

S26，将p的值加1；

S27，判断phopan是否为空集，若是，则进入S22，若否，则进入S28；

S28，按照设定的规则对获得的区域集合进行合并，得到多个合并集合，每个合并集合中的光伏板的所处的区域作为一个巡检区域。

2.根据权利要求1所述的一种光伏发电场智能巡检方法，其特征在于，获取光伏板所处位置的环境数据，包括：

在光伏发电场上设置无线传感器节点和数据收集装置；

基于无线传感器节点和数据收集装置获取光伏板所处位置的环境数据。

3.根据权利要求2所述的一种光伏发电场智能巡检方法，其特征在于，在光伏发电场上设置无线传感器网络,包括：

在每块光伏板上设置无线传感器节点；

在光伏发电场的中央设置数据收集装置。

4.根据权利要求2所述的一种光伏发电场智能巡检方法，其特征在于，基于无线传感器节点和数据收集装置获取光伏板所处位置的环境数据，包括：

通过无线传感器节点获取光伏板所处位置的环境数据；

通过无线传感器节点将环境数据传输至数据收集装置；

通过数据收集装置接收无线传感器节点传输过来的环境数据。

5.一种光伏发电场智能巡检系统，其特征在于，包括获取模块、分区模块、计算模块和巡检模块；

获取模块用于获取光伏板所处位置的环境数据；

分区模块用于基于环境数据自适应地对光伏发电场进行分区，将光伏发电场分成多个巡检区域；

计算模块用于计算每个巡检区域的巡检周期；

巡检模块用于基于巡检周期对巡检区域中的光伏板进行巡检；

环境数据包括温度、湿度、风速和降雨量；

基于环境数据自适应地对光伏发电场进行分区，将光伏发电场分成多个巡检区域，包括：

第一次分区，直接将光伏发电场分成大小相同的多个巡检区域，将第一次分区的有效时长设置为T；

第t次分区，t大于等于2：

S10，判断当前时刻与第t-1次分区完成的时刻之间的时间长度是否等于第t-1次分区的有效时长，若是，则进入S20；

S20，进行第t次分区，将光伏发电场分为多个巡检区域，计算第t次分区的有效时长，记录下第t次分区完成的时刻；

S30，将t的值加1，进入S10；

进行第t次分区，将光伏发电场分为多个巡检区域，包括：

基于环境数据计算每块光伏板的巡检概率系数；

基于巡检概率系数将光伏发电场分为多个巡检区域；

基于环境数据计算每块光伏板的巡检概率系数，包括：

使用下面的函数计算巡检概率系数：

其中，patcof_t表示第t次分区时光伏板的巡检概率系数，w₁、w₂、w₃、w₄、w₅为设定的权重值，tempvs_t为光伏板所处位置在时间区间spt内获得的温度的方差，spt的起始时刻为第t-1次分区完成的时刻，结束的时刻为第t次分区开始的时刻，stemp为设定的温度方差对比值，humvs_t为光伏板所处位置在时间区间spt内获得的湿度的方差，shum为设定的湿度方差对比值，mxwidspd_t为光伏板所处位置在时间区间spt内风速的最大值，widsptcmp为设定的风速对比值，raifll_t为光伏板所处位置在时间区间spt内的累计降雨量，raifllcmp为设定的降雨量对比值，lstpat_t为巡检参数，timva为设定的巡检参数对比值，

δ为比例值，δ∈(0,1)，accrep_t为光伏板在时间区间spt内的累计维修次数，repcp为设定的维修次数对比值，rstpt_t为光伏板最近一次巡检完成的时刻与第t次分区开始的时刻之间的时间长度，

redpt为设定的时间长度对比值；

基于巡检概率系数将光伏发电场分为多个巡检区域，包括：

S21，将所有的光伏板保存到集合phopan；

S22，从集合phopan中随机选出一块光伏板作为分区参考对象，将分区参考对象保存到区域集合ctbk_p，将ctbk_p中的元素从集合phopan中删除，p表示集合的编号；

S23，分别计算与分区参考对象相邻的且不属于任何一个区域集合的每块光伏板与分区参考对象之间的关系值；

S24，判断最大的关系值是否大于设定的关系值阈值，若是，则进入S25，若否，则进入S26；

S25，将最大的关系值对应的光伏板作为新的分区参考对象，将最大的关系值对应的光伏板保存到区域集合ctbk_p，将ctbk_p中的元素从集合phopan中删除，进入S23；

S26，将p的值加1；

S27，判断phopan是否为空集，若是，则进入S22，若否，则进入S28；

S28，按照设定的规则对获得的区域集合进行合并，得到多个合并集合，每个合并集合中的光伏板的所处的区域作为一个巡检区域。