CN116865671B - 一种光伏电站运维管理方法、巡检机器人 - Google Patents

一种光伏电站运维管理方法、巡检机器人 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种光伏电站运维管理方法、巡检机器人，方法包括：在巡检过程中，获取光伏电站中光伏设备的运行数据；所述运行数据包括所述光伏设备的发电数据和/或所述光伏设备的感知数据；分析所述运行数据，并根据分析结果判断所述光伏设备是否处于异常状态；当所述光伏设备处于所述异常状态时，根据所述分析结果，提供异常光伏设备的异常处理方案。本申请通过巡检机器人实现光伏电站智能运维，提高了运维管理效率。

Description

一种光伏电站运维管理方法、巡检机器人
技术领域
本申请涉及光伏技术领域，尤其涉及一种光伏电站运维管理方法、巡检机器人。
背景技术
光伏电站发电系统中各个发电设备通常独立运行，通过光伏电站监控系统监控各个发电设备的运行状态，设备工作发生异常时通常只会将报警状态上传至监控平台，由运维人员针对异常问题单一处理，该监控方式缺少设备之间的交互操作，现有电站监控系统对设备异常情况处理不够智能化。
发明内容
为了解决上述技术问题，本申请提供一种光伏电站运维管理方法和一种巡检机器人。
具体的，本申请的技术方案如下：
一方面，本申请提供一种光伏电站运维管理方法，应用于巡检机器人，包括：
在巡检过程中，获取光伏电站中光伏设备的运行数据；所述运行数据包括所述光伏设备的发电数据和/或所述光伏设备的感知数据；所述光伏设备包括光伏组件、光伏支架、光伏逆变设备、连接设备；所述光伏支架包括光伏固定支架、光伏跟踪支架；
分析所述运行数据，并根据分析结果判断所述光伏设备是否处于异常状态；所述异常状态包括结构状态异常、运行状态异常；
当所述光伏设备处于所述异常状态时，根据所述分析结果，提供异常光伏设备的异常处理方案。
在一些实施方式中，所述的分析所述运行数据，并根据分析结果判断所述光伏设备是否处于异常状态，包括：
分析所述光伏组件表面的感知数据，判断所述光伏组件表面是否产生结构状态异常；所述光伏组件表面的结构状态异常包括污损、破损、热斑；
和/或，
分析光伏支架基础和/或光伏支架本体结构的感知数据，判断所述光伏支架是否出现结构状态异常；所述光伏支架的结构状态异常包括支架基础下沉和/或支架本体结构变形；
和/或，
分析所述连接设备的感知数据，判断所述连接设备是否发生结构状态异常；所述连接设备包括连接线缆和所述光伏组件背面的接线盒。
在一些实施方式中，所述的分析所述运行数据，并根据分析结果判断所述光伏设备是否处于异常状态，包括：
分析同一光伏矩阵中所述光伏跟踪支架的感知数据，筛选出所述光伏矩阵中处于运行状态异常的故障光伏跟踪支架；
和/或，
分析所述光伏组件表面的感知数据，判断所述光伏组件表面是否发生运行状态异常；所述光伏组件表面的运行状态异常包括所述光伏组件表面被阴影遮挡；
和/或，
分析所述光伏逆变设备的发电数据，判断所述光伏逆变设备是否发生运行状态异常；所述光伏逆变设备包括光伏逆变器、箱变、汇流箱；所述发电数据包括电流、电压、发电功率。
在一些实施方式中，所述的分析同一光伏矩阵中所述光伏跟踪支架的感知数据，筛选出所述光伏矩阵中处于运行状态异常的故障光伏跟踪支架，包括：
分析同一所述光伏矩阵中所述光伏跟踪支架的感知数据，识别出所述光伏矩阵中各所述光伏跟踪支架的工作角度；
将各个所述工作角度进行对比，筛选出角度有偏差的异常光伏跟踪支架；
若所述异常光伏跟踪支架的工作角度大于第一预设偏差角度，则所述异常光伏跟踪支架为所述故障光伏跟踪支架；
若所述异常光伏跟踪支架的工作角度大于第二预设偏差角度，则获取所述光伏电站所在区域的风速数据；
结合所述风速数据和所述第二预设偏差角度，判断所述异常光伏跟踪支架是否属于所述故障光伏跟踪支架；
其中，所述第二预设偏差角度小于所述第一预设偏差角度。
在一些实施方式中，所述的当所述光伏设备处于所述异常状态时，根据所述分析结果，提供所述异常光伏设备的异常处理方案，包括：
当所述光伏组件表面出现污损时，根据所述光伏组件表面的感知数据分析结果生成污损报警信号；将所述污损报警信号发送给光伏清扫控制系统，通知所述光伏清扫控制系统对所述光伏组件表面进行清扫处理；
和/或，
当所述光伏组件表面被阴影遮挡且所述光伏组件为跟踪式光伏组件时，根据被遮挡光伏组件的感知数据分析结果生成支架角度调节信号；将所述支架角度调节信号发送给光伏跟踪控制系统，通知所述光伏跟踪控制系统对所述被遮挡光伏组件对应的光伏跟踪支架进行支架角度调节；
和/或，
当出现处于所述运行状态异常的故障光伏跟踪支架时，根据所述故障光伏跟踪支架的感知数据分析结果生成重启信号；将所述重启信号发送给所述光伏跟踪控制系统，通知所述故障光伏跟踪支架进行重启。
在一些实施方式中，所述的将所述重启信号发送给所述光伏跟踪控制系统，通知所述故障光伏跟踪支架进行重启之后，包括：
分析重启后的所述故障光伏跟踪支架的感知数据，若所述故障光伏跟踪支架仍然处于所述运行状态异常，根据重启后的所述故障光伏跟踪支架的感知数据分析结果生成检修信息以供运维人员检修。
在一些实施方式中，所述的当所述光伏设备处于所述异常状态时，根据所述分析结果，提供所述异常光伏设备的异常处理方案，包括：
当所述光伏组件处于所述异常状态和/或所述光伏组件的发电数据出现异常时，向逆变控制系统发送发电量优化信号，以便于所述逆变控制系统根据所述发电量优化信号，以正常光伏组件对应的工作电压作为参考电压，对所述处于异常状态的光伏组件的工作电压进行调整；
其中，所述正常光伏组件包括与所述处于异常状态的光伏组件接入同一所述光伏逆变设备的光伏组件。
另一方面，本申请提供一种巡检机器人，应用于光伏电站，包括：
数据采集单元，用于在巡检过程中获取所述光伏电站中光伏设备的运行数据；所述运行数据包括所述光伏设备的发电数据和/或所述光伏设备的感知数据；所述光伏设备包括光伏组件、光伏支架、光伏逆变设备、连接设备；所述光伏支架包括光伏固定支架、光伏跟踪支架；
数据分析单元，用于分析所述运行数据，并根据分析结果判断所述光伏设备是否处于异常状态；所述异常状态包括结构状态异常、运行状态异常；
数据处理单元，用于当所述光伏设备处于所述异常状态时，根据所述分析结果，提供异常光伏设备的异常处理方案。
在一些实施方式中，所述数据分析单元，用于分析所述光伏组件表面的感知数据，判断所述光伏组件表面是否产生结构状态异常；所述光伏组件表面的结构状态异常包括污损、破损、热斑；
和/或，
所述数据分析单元，用于分析光伏支架基础和/或光伏支架本体结构的感知数据，判断所述光伏支架是否出现结构状态异常；所述光伏支架的结构状态异常包括支架基础下沉和/或支架本体结构变形；
和/或，
所述数据分析单元，用于分析所述连接设备的感知数据，判断所述连接设备是否发生结构状态异常；所述连接设备包括连接线缆和所述光伏组件背面的接线盒。
在一些实施方式中，所述数据分析单元，用于分析同一光伏矩阵中所述光伏跟踪支架的感知数据，筛选出所述光伏矩阵中处于运行状态异常的故障光伏跟踪支架；
和/或，
所述数据分析单元，用于分析所述光伏组件表面的感知数据，判断所述光伏组件表面是否发生运行状态异常；所述光伏组件表面的运行状态异常包括所述光伏组件表面被阴影遮挡；
和/或，
所述数据分析单元，用于分析所述光伏逆变设备的发电数据，判断所述光伏逆变设备是否发生运行状态异常；所述光伏逆变设备包括光伏逆变器、箱变、汇流箱；所述发电数据包括电流、电压、发电功率。
在一些实施方式中，所述数据分析单元包括：
识别模块，用于分析同一所述光伏矩阵中所述光伏跟踪支架的感知数据，识别出所述光伏矩阵中各所述光伏跟踪支架的工作角度；
筛选模块，用于将各个所述工作角度进行对比，筛选出角度有偏差的异常光伏跟踪支架；
对比模块，用于将所述异常光伏跟踪支架的工作角度与第一预设偏差角度进行对比；若所述异常光伏跟踪支架的工作角度大于所述第一预设偏差角度，则所述异常光伏跟踪支架为所述故障光伏跟踪支架；
获取模块，用于若所述异常光伏跟踪支架的工作角度大于第二预设偏差角度，则获取所述光伏电站所在区域的风速数据；
判断模块，用于结合所述风速数据和所述第二预设偏差角度，判断所述异常光伏跟踪支架是否属于所述故障光伏跟踪支架；
其中，所述第二预设偏差角度小于所述第一预设偏差角度。
在一些实施方式中，所述数据处理单元，用于当所述光伏组件表面出现污损时，根据所述光伏组件表面的感知数据分析结果生成污损报警信号；将所述污损报警信号发送给光伏清扫控制系统，通知所述光伏清扫控制系统对所述光伏组件表面进行清扫处理；
和/或，
所述数据处理单元，用于当所述光伏组件表面被阴影遮挡且所述光伏组件为跟踪式光伏组件时，根据被遮挡光伏组件的感知数据分析结果生成支架角度调节信号；将所述支架角度调节信号发送给光伏跟踪控制系统，通知所述光伏跟踪控制系统对所述被遮挡光伏组件对应的光伏跟踪支架进行支架角度调节；
和/或，
所述数据处理单元，用于当出现处于所述运行状态异常的故障光伏跟踪支架时，根据所述故障光伏跟踪支架的感知数据分析结果生成重启信号；将所述重启信号发送给所述光伏跟踪控制系统，通知所述故障光伏跟踪支架进行重启。
在一些实施方式中，所述数据处理单元，还用于若所述故障光伏跟踪支架在重启之后仍然处于所述运行状态异常，根据重启后的所述故障光伏跟踪支架的感知数据分析结果生成检修信息以供运维人员检修。
在一些实施方式中，所述数据处理单元，用于当所述光伏组件处于所述异常状态和/或所述光伏组件的发电数据出现异常时，向逆变控制系统发送发电量优化信号，以便于所述逆变控制系统根据所述发电量优化信号，以正常光伏组件对应的工作电压作为参考电压，对所述处于异常状态的光伏组件的工作电压进行调整；其中，所述正常光伏组件包括与所述处于异常状态的光伏组件接入同一所述光伏逆变设备的光伏组件。
与现有技术相比，本申请至少具有以下一项有益效果：
（1）本申请通过巡检机器人对光伏电站中各类光伏设备进行巡检运维，相比于传统的巡检方式，本申请中的巡检运维方式智能化程度更高，不仅能够有效提升光伏电站的运维效率，还能够降低人工巡检成本。
（2）本申请基于光伏电站中部署的巡检机器人全面获取光伏设备的运行数据，通过分析这些运行数据进行光伏设备的异常诊断并提供相应的异常处理方案，能够全面、准确、及时对光伏设备的异常和故障进行排查。
附图说明
下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对本申请的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
图1是本申请实施例中光伏电站监控运维方法的流程图；
图2是本申请实施例中集中逆变系统的示意图；
图3是本申请实施例中组串逆变系统的示意图；
图4是本申请实施例中巡检机器人的结构示意图；
图5是本申请实施例中巡检机器人的另一结构示意图。
附图标号说明：
巡检机器人100，数据采集单元110，红外摄像头111，高清摄像头112，数据接收单元113，数据分析单元120，数据处理单元130。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其他实施例中也可以实现本申请。在其他情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本申请的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与申请相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所述描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或集合的存在或添加。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
目前，光伏电站多采用光伏电站SCADA系统（Supervisory ControI And DataAcquiSition System，数据采集与监视控制系统）来监控电站的日常运行情况。在进行光伏电站的运维时，一方面，由运维人员定期对光伏电站进行人工巡检；另一方面通过光伏电站SCADA系统监控各个光伏设备的运行状态，设备工作发生异常时通常只会将报警状态上传至监控平台，由运维人员针对异常问题进行处理。这两种方案都需要依靠大量人力来实现，并且在监测异常情况时存在一定的延时，不能够及时地发现设备异常并进行相应的维护。
为解决上述问题，现有技术中多采用无人机进行巡检，虽然能够在一定程度上提高巡检效率，但是无人机运行时通常需要距离被巡检设备一定距离，无法对一些细节故障进行排查，容易漏检；并且无人机功能较为单一，通常只进行数据的采集，而并不能进行数据分析和处理，智能化程度不高。
基于此，本申请实施例提供一种光伏电站运维管理方法，通过巡检机器人来实时监测光伏电站各光伏设备的运行状态，能够及时识别出光伏电站的设备异常，并能够针对异常光伏设备提供对应的异常处理方案，有利于准确、及时、全面地对光伏电站进行运维管理，提高了光伏电站运维的智能化程度，从而提升光伏电站的运维管理效率。
下面结合附图进行说明，如图1所示，本申请的一个实施例，一种光伏电站运维管理方法，应用于巡检机器人，包括步骤：
S101在巡检过程中，获取光伏电站中光伏设备的运行数据；运行数据包括光伏设备的发电数据和/或光伏设备的感知数据；光伏设备包括光伏组件、光伏支架、光伏逆变设备、连接设备；光伏支架包括光伏固定支架、光伏跟踪支架。
具体的，本申请实施例中通过巡检机器人来获取各个光伏设备的实时运行数据。巡检机器人能够按照预设的巡检路线行走，并对巡检路线中规划好的不同光伏设备执行巡检任务。
光伏设备的运行数据主要包括两类：一类是发电数据，例如发电量、电流、电压、发电效率等发电相关数据，可通过巡检机器人自身安装的通讯单元，利用巡检机器人与其他系统/设备之间的通讯来获取；还有一类是光伏设备的感知数据，主要通过感知设备（红外摄像机、高清摄像机、测距传感器、温度传感器等）获取，例如光伏组件表面/背面、光伏支架不同结构部位的感知数据。本实施例中，通过实时获取光伏设备的运行数据，在巡检机器人和各光伏设备之间建立交互关系，能够全方位地对光伏设备进行巡检，有利于全面排查设备故障，提高运维管理效率。
S102分析运行数据，并根据分析结果判断光伏设备是否处于异常状态；异常状态包括结构状态异常、运行状态异常。
具体的，本实施例中从设备结构和设备运行两个角度，将光伏设备的异常分为结构状态异常和运行状态异常。结构状态异常主要包括光伏设备自身结构上出现的故障，可以通过识别运行数据中的感知数据得到，例如光伏支架弯曲、光伏组件损坏、连接线缆断开等。运行状态异常主要包括结构状态异常以外，光伏设备运行时产生的故障，例如光伏跟踪支架运行角度异常、光伏组件被阴影遮挡、光伏设备的发电数据异常等等。
S103当光伏设备处于异常状态时，根据分析结果，提供异常光伏设备的异常处理方案。
具体的，当巡检机器人在巡检时，发现当前巡检的光伏设备处于上述步骤S102中描述的异常状态时，根据步骤S102中的分析结果，能够针对该异常光伏设备的具体异常情况提供专门的异常处理方案。而在传统的无人机巡检方式中，主要集中在对光伏组件表面进行巡检，并且无人机在巡检时距离光伏设备较远，无法做到精准采集数据，另外，无人机巡检方式无法独立进行故障排查，只能够进行数据采集，而本实施例中巡检机器人能够直接根据采集到的数据独立完成故障排查，并且还能够根据光伏设备的不同异常情况提供相应的处理方案，智能化程度较高。
需要说明的是，本实施例中巡检机器人不仅可以沿着巡检路线主动对光伏设备进行巡检，也能够在执行既定巡检任务时接收不同的巡检指令，对指定设备进行巡检，进一步提升巡检运维的智能化程度。例如巡检机器人按照某一巡检路线进行巡检时，运维人员通过光伏电站监控系统发现某一光伏组串不发电或者发电量异常偏低，可向该光伏组串附近的巡检机器人发送巡检指令，控制巡检机器人对该异常组串可能出现故障的位置（异常组串的组件表面、组件二极管、组件线缆接头、与逆变器接线端等位置）进行查看，在查看之后定位故障点并通知运维人员对故障点进行维护。
本实施例提出了一种光伏电站运维管理方法，首先基于光伏电站中部署的巡检机器人全面获取光伏设备的运行数据，通过分析这些运行数据进行光伏设备的异常诊断并提供相应的异常处理方案。本实施例通过巡检机器人能够全面、准确、及时对光伏设备的异常和故障进行排查，为光伏电站巡检提供了更加智能化的方案，有利于提高巡检管理效率。
在一个实施例中，在上述实施例的基础上，分析运行数据，并根据分析结果判断光伏设备是否处于异常状态，具体包括：
分析光伏组件表面的感知数据，判断光伏组件表面是否产生结构状态异常；光伏组件表面的结构状态异常包括污损、破损、热斑。
具体的，光伏组件是光伏电站中的核心设备，为了保证光伏电站的发电量，光伏组件大多设立在户外，受到户外环境的影响（例如日晒、暴雨、大风等），光伏组件表面会聚集很多污渍、灰尘、沙石、鸟粪等，影响了光伏组件的发电效率。在组件投入使用的过程中，其自身结构也可能出现破损，例如在安装组件时搬运不当导致表面出现碎裂、组件内的电池片受到外力碰撞发生隐裂、表面螺栓松动等。另外，光伏组件还有可能会被阴影遮挡，阴影遮挡会导致产生热斑效应进而导致光伏组件损坏。
上述这些光伏组件表面的结构状态异常严重影响了光伏组件的使用寿命和发电效率。本实施例中，通过分析光伏组件表面的感知数据，对这些异常状态进行识别和判断。例如，可在巡检机器人本体上安装高清摄像头和红外摄像头，高清摄像头可在巡检机器人作业时采集光伏组件表面的彩色图像，通过图像识别技术可分析出组件表面出现的故障；而红外摄像头可用于采集组件表面的热成像图像，用于检测组件表面是否产生热斑。
进一步的，也可结合高清摄像头和红外摄像头采集的数据来判断是否产生热斑，提高热斑检测的准确性。比如，首先分析光伏组件表面的彩色图像，判断所述光伏组件表面是否发生污损，如果未发生污损，再分析对应的热成像图像，进而判断光伏组件表面是否产生热斑。
分析光伏支架基础和/或光伏支架本体结构的感知数据，判断光伏支架是否出现结构状态异常；光伏支架的结构状态异常包括支架基础下沉和/或支架本体结构变形。
具体的，光伏支架是光伏电站的重要组成部分，支架结构主要包括支架基础和支架本体结构。支架基础的稳定性确保光伏支架能够具备一定的荷载能力（抗风、抗雪、结构自重等），而由于气候、天气、地区等影响，支架基础有下沉的风险。比如，冬季寒冷土壤冻结，到了夏季炎热土壤收缩，导致支架基础与土壤的摩擦变小从而下沉，还有些地区地质松软，土壤中水分较多，对于支架基础的承载力不够导致基础下沉，等等。支架本体结构的异常包括支架结构变形，一般是由于受到风雪天气等极端天气以及支架基础下沉带来的影响，导致支架本体结构出现弯曲、扭曲等变形。除了支架基础下沉和支架结构变形之外，还可以通过支架的感知数据对其他支架故障进行判断，例如支架上的螺栓、接缝等是否牢固可靠，支架表面是否出现破损、开裂，支架基础是否出现上拔、断裂等。
光伏支架用于承载光伏组件，因此支架异常直接影响光伏组件的安全运行。本实施例中通过分析光伏支架不同部位的感知数据，准确、有效地识别出光伏支架可能存在的故障。例如，巡检机器人在一段时间内沿光伏支架行走，采集光伏支架上表面的图像，通过图像对比，识别出光伏支架基础上表面高低不一致，判断出支架基础下沉；通过高清摄像头可以从不同角度拍摄支架本体的图像，识别支架本体是否发生弯曲变形、扭曲变形。
分析连接设备的感知数据，判断连接设备是否发生结构状态异常；连接设备包括连接线缆和光伏组件背面的接线盒。
具体的，连接线缆包括各光伏设备自身的连接线缆以及不同设备之间的连接线缆。通过分析线缆接头的图像，可以识别接头的连接程度（是否松动、脱落），判断是否为虚接点，进一步还可检测虚接点是否有发热等异常情况；通过分析线缆的图像，可以识别线缆是否有外力导致的机械损伤、外皮破损，判断线缆是否变形；通过对比分析在一段时间内采集到的线缆图像，识别线缆是否随风晃动，判断线缆的固定扎带是否因老化脱落，等等。
此外，连接设备还包括光伏组件背面的接线盒。接线盒作为连接器，用于将光伏组件和逆变器等控制装置连接，将光伏组件产生的电流引出并导入到用电设备中，因此对接线盒的故障识别也非常关键。通过分析接线盒的图像，可以判断接线盒是否发生变形、扭曲、开裂、脱落、烧毁等故障。
本实施例中能够识别出光伏电站中各种连接设备的异常状态，相对于传统的巡检方式，能够对更加细节和重点的故障进行排查，相对于传统的人工巡检方式，更加节约巡检时间，巡检效率更高，而对于无人机巡检的方式，本方案的精准性更好。
分析同一光伏矩阵中光伏跟踪支架的感知数据，筛选出光伏矩阵中处于运行状态异常的故障光伏跟踪支架。
具体的，光伏组件可根据支架的不同分为固定式光伏组件和跟踪式光伏组件。固定式光伏组件采用光伏固定支架，光伏固定支架安装之后方位、角度等保持不变；跟踪式光伏组件采用光伏跟踪支架，通过光伏跟踪支架实现支架角度的调整，能够使太阳光线尽量直射在光伏组件上，相比于固定式光伏组件，发电效率更高。
在光伏电站中，通常以光伏矩阵为单位来进行光伏跟踪支架的排列，矩阵内的各个光伏跟踪支架需要保证支架跟踪角度一致，在一个光伏矩阵中包括多个光伏跟踪支架，通过巡检机器人可采集到光伏矩阵内所有光伏跟踪支架的支架角度反馈数据，通过支架角度反馈数据，可识别出发生角度异常的光伏跟踪支架。
进一步的，在一些实施方式中，可通过以下方式筛选出故障光伏跟踪支架：分析同一光伏矩阵中光伏跟踪支架的感知数据，识别出光伏矩阵中各光伏跟踪支架的工作角度；将各个工作角度进行对比，筛选出角度有偏差的异常光伏跟踪支架；若异常光伏跟踪支架的工作角度大于第一预设偏差角度，则异常光伏跟踪支架为故障光伏跟踪支架；若异常光伏跟踪支架的工作角度大于第二预设偏差角度，则获取光伏电站所在区域的风速数据；第二预设偏差角度小于第一预设偏差角度；结合风速数据和第二预设偏差角度，判断异常光伏跟踪支架是否属于故障光伏跟踪支架。
具体的，跟踪支架角度异常主要由以下原因导致：（1）地形差异，例如在有坡度的地形，同一光伏矩阵内可能存在安装高度不同的光伏跟踪支架；（2）受大风等自然天气影响，支架角度发生变化；（3）不同的光伏跟踪支架上设置有对应的驱动装置，用于调节光伏跟踪支架的运行角度，驱动装置运行发生故障导致支架角度出现偏差。结合这些因素，本实施例中通过设置偏差角度并利用跟踪支架的感知数据，综合分析来排查光伏跟踪支架的故障。例如，第一预设偏差角度为20度，第二预设偏差角度为5度。当出现20度以上的大角度偏差时可直接认为是光伏跟踪支架运行异常。当出现5度以上角度偏差时，先结合光伏电站气象站的风速计数据，排除因大风原因导致的角度偏差：例如5级以上风力时出现5度以上的角度偏差可认为是正常情况；5级以下风力时出现5度以上的角度偏差可认为是光伏跟踪支架运行异常。
分析光伏组件表面的感知数据，判断光伏组件表面是否发生运行状态异常；光伏组件表面的运行状态异常包括光伏组件表面被阴影遮挡。
具体的，光伏组件表面的异常状态除了其自身结构状态的异常（破损、污损、热斑等），还包括运行状态异常，具体包括阴影遮挡，例如组件铺设不当未避开障碍物、周围存在其他建筑物导致被遮挡、由于光伏阵列之间的间距过窄导致光伏阵列边缘的组件被阴影遮挡等等。阴影遮挡不仅会造成光伏组件间电压不平衡，影响整体发电量，还会进一步导致被遮挡光伏组件产生热斑效应进而导致光伏组件损坏。
阴影遮挡也可通过分析光伏组件表面的感知数据来检测，对于跟踪式光伏组件，可分析其表面的实时感知数据来识别是否被阴影遮挡，对于固定式光伏组件，可对其在固定时间段的感知数据进行分析，识别在该时间段是否发生阴影遮挡，例如国标要求9点至15点不发生遮挡，则获取并分析固定式光伏组件在9点-15点内的感知数据，来判断是否发生遮挡。
分析光伏逆变设备的发电数据，判断光伏逆变设备是否发生运行状态异常；光伏逆变设备包括光伏逆变器、箱变、汇流箱；发电数据包括电流、电压、发电功率等发电相关数据。
具体的，光伏逆变系统由各种逆变设备构成，可参考图2，图2示出了一种集中逆变系统的组成结构，其中组串由若干光伏组件构成，对于集中逆变系统，各组串产生的电流首先经过直流汇流箱，再输送至集中逆变器中，最后由集中逆变器输送至箱变，此外除了前述这些设备，还包括其他设备例如逆变器和箱变之间设置的配电柜、配电箱等。在光伏逆变系统中，这些设备的发电数据，都会集中到专门的数据采集器中，数据采集器中安装有通讯装置，可与光伏电站中的其他系统进行通讯实现数据共享。
本实施例中，巡检机器人可与数据采集器进行通讯，从而获取光伏逆变设备的发电数据，监控逆变设备是否发生运行状态异常。通过发电数据来判断异常通常作为辅助判断的手段，以电压为例，当逆变器工作电压下降时，并不能说明该逆变器发生故障，因为有可能是整个系统的逆变器电压整体下降，因此为了确保异常排查的准确性，在判断光伏逆变设备是否异常时，往往还需要结合其他光伏设备（组件、支架、跟踪器、线缆等）的异常情况进行综合判断。
在其他实施中，可参考图3，图3示出了一种组串式逆变系统的组成结构，组串式逆变器包括多个MPPT（Maximum Power Point Tracking，最大功率点跟踪）端口，多个MPPT端口互相之间独立进行交直流转换。每个MPPT直流端口接入多个光伏组串，每个光伏组串由若干个光伏组件串联构成，多路MPPT端口的输出后经连接至箱变。组串式逆变系统因多路MPPT端口数据单独输出，可精准监控至每路MPPT端口的接入光伏组串，更易实现精准运维。且因多路MPPT对光伏组串的管控，更易解决失配等问题造成的组串电压差异。
本实施例中对光伏设备不同的异常状态识别过程进行详细描述，基于不同光伏设备的感知数据和发电数据，通过数据分析能够及时、准确地识别出光伏设备的异常状态，避免光伏设备异常导致发电量下降；对于光伏电站中各种设备的故障都能进行排查，能够提供更加全面的故障分析结果，有利于提高光伏电站的巡检管理效率。
在一个实施例中，在上述任一实施例的基础上，当光伏设备处于异常状态时，根据分析结果，提供异常光伏设备的异常处理方案，具体包括：
当光伏组件表面出现污损时，根据光伏组件表面的感知数据分析结果生成污损报警信号；将污损报警信号发送给光伏清扫控制系统，通知光伏清扫控制系统对光伏组件表面进行清扫处理。
具体的，巡检机器人能够与光伏电站中的其他系统进行通讯交互，当光伏组件表面出现灰尘、污渍、树叶、鸟粪等污损时，巡检机器人会根据组件表面的感知数据分析结果生成该污损组件对应的污损报警信号，并将该报警信号发送给光伏清扫控制系统。污损报警信号中携带污损光伏组件位置、污损程度等信息，光伏清扫控制系统根据该报警信号，调度合适的光伏清扫机器人对污损组件进行清扫作业，完成对污损异常的处理。
当光伏组件表面被阴影遮挡且光伏组件为跟踪式光伏组件时，根据被遮挡光伏组件的感知数据分析结果生成支架角度调节信号；将支架角度调节信号发送给光伏跟踪控制系统，通知光伏跟踪控制系统对被遮挡光伏组件对应的光伏跟踪支架进行支架角度调节。
具体的，巡检机器人巡检过程中发现跟踪式光伏组件表面被阴影遮挡时，可根据该跟踪式组件的支架角度分析结果，生成支架角度调节信号，并将该调节信号发送给光伏跟踪控制系统。光伏跟踪控制系统根据该调节信号，对该组件对应的跟踪支架进行角度调节，从而避免组件表面的阴影遮挡。
需要注意的是，跟踪支架的调节角度有一定的范围，当需要调节的角度超过该范围时，说明已经无法通过调节支架角度来避免阴影遮挡。而发生阴影遮挡时，被遮挡组件的工作电压和工作电流会明显下降，因此可通过对被遮挡组件对应逆变设备的工作电压和/或工作电流进行调整，来降低阴影遮挡带来的影响。
当光伏组件处于异常状态和/或光伏组件的发电数据出现异常时，向逆变控制系统发送发电量优化信号，以便于逆变控制系统根据发电量优化信号以正常光伏组件对应的工作电压作为参考电压，对处于异常状态的光伏组件的工作电压进行调整。正常光伏组件包括与所述处于异常状态的光伏组件接入同一光伏逆变设备的光伏组件。
具体的，光伏组件的电压、电流、发电功率等发电数据下降时，说明光伏组件可能处于异常状态。光伏组件出现污损、连接盒故障、破损、被阴影遮挡等异常状态时，会导致光伏组件的发电效率受到影响。因此，巡检机器人可分别在发生这两种情况时，向逆变控制系统发送发电量优化信号，也可在检测出光伏组件异常状态时再结合其发电数据进行综合判断。
在光伏逆变系统中，光伏逆变器接入的光伏组件的功率需要与逆变器的额定容量匹配，所以一个光伏逆变器通常需要接入多个光伏组件，如图2及图3所示，光伏组件先串接构成光伏组串，再整体以组串的形式接入光伏逆变器。如图3组串逆变器的工作图，当同接入同一路MPPT（Maximum Power Point Tracking，最大功率点跟踪）端口的任意光伏组串中某个光伏组件处于前述两种情况时，会导致组串的发电功率下降，而组串与组串之间并联，其中一个组串发电功率下降时，会影响到其他光伏组件的发电。因此，本实施例中逆变控制系统接收到巡检机器人发送的发电量优化信号后，选取正常光伏组件对应的组串工作电压作为参考电压，跟随该参考电压的变化动态调整异常光伏组件对应组串的工作电压，能够将异常光伏组件的组串与正常光伏组件的组串隔离，防止异常光伏组件的组串拉低正常光伏组件的组串发电效率，达到优化发电量的目的。
电压调整的具体方式可根据逆变控制系统采取的控制方式灵活设置，例如，假设采取MPPT控制，MPPT控制能够使光伏组件在最大功率点运行，因此先对逆变器内部的各MPPT控制器的工作电压进行调整，使得对应光伏组件的工作电压得到调整，以提高该MPPT端口的整体发电量。
此外，上述优化发电量的方式不仅可以适用于光伏组件，当其他光伏设备的发电数据出现异常时，巡检机器人也可生成相应的发电量优化信号，通知逆变控制系统对异常光伏设备所属的光伏逆变设备进行优化。
当出现处于运行状态异常的故障光伏跟踪支架时，根据故障光伏跟踪支架的感知数据分析结果生成重启信号；将重启信号发送给光伏跟踪控制系统，通知故障光伏跟踪支架进行重启。
具体的，当识别出故障光伏跟踪支架时，巡检机器人会根据故障光伏跟踪支架的运行角度分析结果生成重启信号，并发送给光伏跟踪控制系统。重启信号中携带有故障光伏跟踪支架对应的故障信息，光伏跟踪控制系统根据该重启信号，控制故障光伏跟踪支架重启。如果故障光伏跟踪支架在重启后仍然发生运行状态异常，则根据该故障光伏跟踪支架的运行角度分析结果生成检修信息。巡检机器人可将生成的检修信息发送给光伏电站监控系统，通知运维人员对故障光伏跟踪支架进行维护，或者，巡检现场的运维人员也可直接从巡检机器人自身安装的显示设备中获取相关检修信息并采取相应的故障维护措施。
本实施例在识别出光伏组件的异常状态之后，能够生成对应的异常报警和处理信号，并与光伏电站中的其他系统进行交互，从而生成异常光伏设备的异常处理方案。本实施例中巡检机器人端可独立完成数据采集、分析和处理，利用通讯交互还可生成异常处理方案，有效减少人力成本的投入，使得巡检过程更加智能化。
在一个实施例中，在前述任意方法实施例的基础上，还可对光伏电站监控系统的通讯异常进行检测并提供相应的处理方案，具体包括：从光伏电站监控系统中获取光伏设备的后台运行数据；将后台运行数据与实时运行数据进行对比，判断后台运行数据是否异常；当后台数据发生异常时，向光伏电站监控系统发送通讯异常报警信号，通知运维人员对电站的通讯进行维护。
具体的，例如，巡检机器人在巡检过程中从光伏电站监控系统中获取一光伏跟踪支架当前时刻的后台运行角度数据，与现场巡检时通过高清摄像头采集的跟踪支架实际运行角度进行对比，如果两者差异超过一定误差范围，说明光伏电站监控系统与光伏跟踪控制系统之间的通讯存在异常。巡检机器人再生成对应的通讯异常报警信号，反馈给运维人员，通知运维人员对电站的通讯进行维护。
本实施例中公开了一种应用于巡检机器人的光伏电站运维管理方法，将巡检机器人的巡检范围从光伏设备拓展到光伏电站，提供了更加全面的巡检方案。
本申请的一个实施例，如图4所示，一种巡检机器人100，应用光伏电站，包括数据采集单元110、数据分析单元120、数据处理单元130，其中：
数据采集单元110，用于在巡检过程中获取光伏电站中光伏设备的运行数据；运行数据包括光伏设备的发电数据和/或光伏设备的感知数据；光伏设备包括光伏组件、光伏支架、光伏逆变设备、连接设备；光伏支架包括光伏固定支架、光伏跟踪支架。
数据分析单元120，用于分析运行数据，并根据分析结果判断光伏设备是否处于异常状态；异常状态包括结构状态异常、运行状态异常；
数据处理单元130，用于当光伏设备处于异常状态时，根据分析结果，提供异常光伏设备的异常处理方案。
在一个实施例中，所述数据分析单元，用于分析光伏组件表面的感知数据，判断所述光伏组件表面是否产生结构状态异常；所述光伏组件表面的结构状态异常包括污损、破损、热斑。
所述数据分析单元，用于分析光伏支架基础和/或光伏支架本体结构的感知数据，判断所述光伏支架是否出现结构状态异常；所述光伏支架的结构状态异常包括支架基础下沉和/或支架本体结构变形。
所述数据分析单元，用于分析所述连接设备的感知数据，判断所述连接设备是否发生结构状态异常；所述连接设备包括连接线缆和光伏组件背面的接线盒。
在一个实施例中，所述数据分析单元，用于分析同一光伏矩阵中光伏跟踪支架的感知数据，筛选出所述光伏矩阵中处于运行状态异常的故障光伏跟踪支架；
所述数据分析单元，用于分析光伏组件表面的感知数据，判断所述光伏组件表面是否发生运行状态异常；所述光伏组件表面的运行状态异常包括表面被阴影遮挡；
所述数据分析单元，用于分析所述光伏逆变设备的发电数据，判断所述光伏逆变设备是否发生运行状态异常；所述光伏逆变设备包括光伏逆变器、箱变、汇流箱；所述发电数据包括电流、电压、发电功率等发电相关数据。
在一个实施例中，所述数据分析单元包括：
识别模块，用于分析同一光伏矩阵中光伏跟踪支架的感知数据，识别出所述光伏矩阵中各光伏跟踪支架的工作角度；
筛选模块，用于将各个所述工作角度进行对比，筛选出角度有偏差的异常光伏跟踪支架；
对比模块，用于将所述异常光伏跟踪支架的工作角度与第一预设偏差角度进行对比；若所述异常光伏跟踪支架的工作角度大于所述第一预设偏差角度，则所述异常光伏跟踪支架为所述故障光伏跟踪支架；
获取模块，用于若所述异常光伏跟踪支架的工作角度大于第二预设偏差角度，则获取所述光伏电站所在区域的风速数据；所述第二预设偏差角度小于所述第一预设偏差角度；
判断模块，用于结合所述风速数据和所述第二预设偏差角度，判断所述异常光伏跟踪支架是否属于所述故障光伏跟踪支架。
在一个实施例中，所述数据处理单元，用于当光伏组件表面出现污损时，根据所述光伏组件表面的感知数据分析结果生成污损报警信号；将所述污损报警信号发送给光伏清扫控制系统，通知所述光伏清扫控制系统对所述光伏组件表面进行清扫处理；
所述数据处理单元，用于当所述光伏组件表面被阴影遮挡且光伏组件为跟踪式光伏组件时，根据被遮挡光伏组件的感知数据分析结果生成支架角度调节信号；将所述支架角度调节信号发送给光伏跟踪控制系统，通知所述光伏跟踪控制系统对所述被遮挡光伏组件对应的光伏跟踪支架进行支架角度调节；
所述数据处理单元，用于当出现处于所述运行状态异常的故障光伏跟踪支架时，根据所述故障光伏跟踪支架的感知数据分析结果生成重启信号；将所述重启信号发送给所述光伏跟踪控制系统，通知所述故障光伏跟踪支架进行重启。
在一个实施例中，所述数据处理单元，还用于若所述故障光伏跟踪支架在重启之后仍然处于所述运行状态异常，根据重启后的所述故障光伏跟踪支架的感知数据分析结果生成检修信息以供运维人员检修。
在一个实施例中，所述数据处理单元，用于当所述光伏组件处于所述异常状态和/或所述光伏组件的发电数据出现异常时，向逆变控制系统发送发电量优化信号，以便于所述逆变控制系统根据所述发电量优化信号以正常光伏组件对应的工作电压作为参考电压，对所述处于异常状态的光伏组件的工作电压进行调整，其中，所述正常光伏组件包括与所述处于异常状态的光伏组件接入同一光伏逆变设备的光伏组件。
在本申请的一个实施例中，如图5所示，巡检机器人100包括数据采集单元110、数据分析单元120、数据处理单元130，其中：
数据采集单元110，包括红外摄像头111、高清摄像头112和数据接收单元113。红外摄像头111和高清摄像头112可用于采集不同光伏设备的感知数据。例如，红外摄像头111可采集光伏组件表面的热成像图像，用于检测组件表面是否产生热斑，还可采集线缆接头的热成像图像，用于检测线缆是否有异常发热；高清摄像头112可采集光伏组件表面、光伏支架、光伏逆变器等光伏设备的彩色图像，利用图像识别技术，可从这些设备的图像中检测出设备是否发生存在异常。数据接收单元113，可与各类数据采集器进行通讯交互，从而获取到相应设备的发电数据，例如从光伏逆变系统的数据采集器中获取各类光伏逆变设备的电流、电压和发电功率。
数据分析单元120可对数据采集单元110获取到的各类数据进行分析，例如对于红外摄像头111和高清摄像头112采集到的图像数据，可利用图像识别和图像对比，判断出具体的故障类型；对于数据接收单元113中接收的发电数据，可通过数据对比，判断数据是否异常，从而辅助判断设备是否故障。另外，数据分析单元120，还可用于在分析完光伏设备的运行数据后，根据分析结果生成相应的巡检报告，并将该巡检报告发送给光伏电站监控系统，便于运维人员及时掌握巡检情况。
数据处理单元130可在数据分析单元120识别出光伏设备处于异常状态时，根据数据分析单元120输出的分析结果，生成异常设备对应的处理信号；并将处理信号发送给异常设备对应的控制系统，以便于所述异常设备对应的控制系统根据所述调整处理信号对异常设备进行异常处理。数据处理单元130，还可根据异常设备的运行数据，生成异常设备对应的异常报警信号，并将异常报警信号发送至光伏电站监控系统，通知运维人员对所述异常设备进行维护。
本实施例，巡检机器人在巡检过程中，按照设定好的巡检路线，对光伏电站中的各类光伏设备进行巡检，通过其自身安装的数据采集单元，可以对光伏设备不同部位进行实时巡检，提高故障排查的时效性和精准性。巡检机器人自身还安装有数据分析单元和数据处理单元，能够对数据采集单元获取到的光伏设备运行数据进行分析和处理，识别出各种类型的设备异常并提供相应的异常处理方案，使得巡检过程更加智能化，在一定程度上可以减少人工巡检，降低人力成本。
需要说明的是，本申请提供的巡检机器人的实施例与前述提供的光伏电站运维管理方法的实施例均基于同一发明构思，能够取得相同的技术效果。因而，巡检机器人的实施例的其它具体内容可以参照前述光伏电站运维管理方法的实施例内容的记载。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (12)

1.一种光伏电站运维管理方法，其特征在于，应用于巡检机器人，包括：
在巡检过程中，获取光伏电站中光伏设备的运行数据；所述运行数据包括所述光伏设备的发电数据和/或所述光伏设备的感知数据；所述光伏设备包括光伏组件、光伏支架、光伏逆变设备、连接设备；所述光伏支架包括光伏固定支架、光伏跟踪支架；
分析所述运行数据，并根据分析结果判断所述光伏设备是否处于异常状态；所述异常状态包括结构状态异常、运行状态异常；
当所述光伏设备处于所述异常状态时，根据所述分析结果，提供异常光伏设备的异常处理方案；
其中，所述的分析所述运行数据，并根据分析结果判断所述光伏设备是否处于异常状态，包括：
分析同一光伏矩阵中所述光伏跟踪支架的感知数据，筛选出所述光伏矩阵中处于运行状态异常的故障光伏跟踪支架，具体包括：
分析同一所述光伏矩阵中所述光伏跟踪支架的感知数据，识别出所述光伏矩阵中各所述光伏跟踪支架的工作角度；
将各个所述工作角度进行对比，筛选出角度有偏差的异常光伏跟踪支架；
若所述异常光伏跟踪支架的工作角度大于第一预设偏差角度，则所述异常光伏跟踪支架为所述故障光伏跟踪支架；
若所述异常光伏跟踪支架的工作角度大于第二预设偏差角度，则获取所述光伏电站所在区域的风速数据；
结合所述风速数据和所述第二预设偏差角度，判断所述异常光伏跟踪支架是否属于所述故障光伏跟踪支架；所述第二预设偏差角度小于所述第一预设偏差角度。
2.根据权利要求1所述的一种光伏电站运维管理方法，其特征在于，所述的分析所述运行数据，并根据分析结果判断所述光伏设备是否处于异常状态，包括：
分析所述光伏组件表面的感知数据，判断所述光伏组件表面是否产生结构状态异常；所述光伏组件表面的结构状态异常包括污损、破损、热斑；
和/或，
分析光伏支架基础和/或光伏支架本体结构的感知数据，判断所述光伏支架是否出现结构状态异常；所述光伏支架的结构状态异常包括支架基础下沉和/或支架本体结构变形；
和/或，
分析所述连接设备的感知数据，判断所述连接设备是否发生结构状态异常；所述连接设备包括连接线缆和所述光伏组件背面的接线盒。
3.根据权利要求1所述的一种光伏电站运维管理方法，其特征在于，所述的分析所述运行数据，并根据分析结果判断所述光伏设备是否处于异常状态，还包括：
分析所述光伏组件表面的感知数据，判断所述光伏组件表面是否发生运行状态异常；所述光伏组件表面的运行状态异常包括所述光伏组件表面被阴影遮挡；
和/或，
分析所述光伏逆变设备的发电数据，判断所述光伏逆变设备是否发生运行状态异常；所述光伏逆变设备包括光伏逆变器、箱变、汇流箱；所述发电数据包括电流、电压、发电功率。
4.根据权利要求1所述的一种光伏电站运维管理方法，其特征在于，所述的当所述光伏设备处于所述异常状态时，根据所述分析结果，提供所述异常光伏设备的异常处理方案，包括：
当所述光伏组件表面出现污损时，根据所述光伏组件表面的感知数据分析结果生成污损报警信号；将所述污损报警信号发送给光伏清扫控制系统，通知所述光伏清扫控制系统对所述光伏组件表面进行清扫处理；
和/或，
当所述光伏组件表面被阴影遮挡且所述光伏组件为跟踪式光伏组件时，根据被遮挡光伏组件的感知数据分析结果生成支架角度调节信号；将所述支架角度调节信号发送给光伏跟踪控制系统，通知所述光伏跟踪控制系统对所述被遮挡光伏组件对应的光伏跟踪支架进行支架角度调节；
和/或，
当出现处于所述运行状态异常的故障光伏跟踪支架时，根据所述故障光伏跟踪支架的感知数据分析结果生成重启信号；将所述重启信号发送给所述光伏跟踪控制系统，通知所述故障光伏跟踪支架进行重启。
5.根据权利要求4所述的一种光伏电站运维管理方法，其特征在于，所述的将所述重启信号发送给所述光伏跟踪控制系统，通知所述故障光伏跟踪支架进行重启之后，包括：
分析重启后的所述故障光伏跟踪支架的感知数据，若所述故障光伏跟踪支架仍然处于所述运行状态异常，根据重启后的所述故障光伏跟踪支架的感知数据分析结果生成检修信息以供运维人员检修。
6.根据权利要求1所述的一种光伏电站运维管理方法，其特征在于，所述的当所述光伏设备处于所述异常状态时，根据所述分析结果，提供异常光伏设备的异常处理方案，包括：
当所述光伏组件处于所述异常状态和/或所述光伏组件的发电数据出现异常时，向逆变控制系统发送发电量优化信号，以便于所述逆变控制系统根据所述发电量优化信号，以正常光伏组件对应的工作电压作为参考电压，对所述处于异常状态的光伏组件的工作电压进行调整；
其中，所述正常光伏组件包括与所述处于异常状态的光伏组件接入同一所述光伏逆变设备的光伏组件。
7.一种巡检机器人，其特征在于，应用于光伏电站，包括：
数据采集单元，用于在巡检过程中获取所述光伏电站中光伏设备的运行数据；所述运行数据包括所述光伏设备的发电数据和/或所述光伏设备的感知数据；所述光伏设备包括光伏组件、光伏支架、光伏逆变设备、连接设备；所述光伏支架包括光伏固定支架、光伏跟踪支架；
数据分析单元，用于分析所述运行数据，并根据分析结果判断所述光伏设备是否处于异常状态；所述异常状态包括结构状态异常、运行状态异常；
数据处理单元，用于当所述光伏设备处于所述异常状态时，根据所述分析结果，提供异常光伏设备的异常处理方案；
其中，所述数据分析单元，用于分析同一光伏矩阵中所述光伏跟踪支架的感知数据，筛选出所述光伏矩阵中处于运行状态异常的故障光伏跟踪支架，所述数据分析单元包括：
识别模块，用于分析同一所述光伏矩阵中所述光伏跟踪支架的感知数据，识别出所述光伏矩阵中各所述光伏跟踪支架的工作角度；
筛选模块，用于将各个所述工作角度进行对比，筛选出角度有偏差的异常光伏跟踪支架；
对比模块，用于将所述异常光伏跟踪支架的工作角度与第一预设偏差角度进行对比；若所述异常光伏跟踪支架的工作角度大于所述第一预设偏差角度，则所述异常光伏跟踪支架为所述故障光伏跟踪支架；
获取模块，用于若所述异常光伏跟踪支架的工作角度大于第二预设偏差角度，则获取所述光伏电站所在区域的风速数据；
判断模块，用于结合所述风速数据和所述第二预设偏差角度，判断所述异常光伏跟踪支架是否属于所述故障光伏跟踪支架；所述第二预设偏差角度小于所述第一预设偏差角度。
8.根据权利要求7所述的一种巡检机器人，其特征在于，
所述数据分析单元，用于分析所述光伏组件表面的感知数据，判断所述光伏组件表面是否产生结构状态异常；所述光伏组件表面的结构状态异常包括污损、破损、热斑；
和/或，
所述数据分析单元，用于分析光伏支架基础和/或光伏支架本体结构的感知数据，判断所述光伏支架是否出现结构状态异常；所述光伏支架的结构状态异常包括支架基础下沉和/或支架本体结构变形；
和/或，
所述数据分析单元，用于分析所述连接设备的感知数据，判断所述连接设备是否发生结构状态异常；所述连接设备包括连接线缆和所述光伏组件背面的接线盒。
9.根据权利要求7所述的一种巡检机器人，其特征在于，
所述数据分析单元，用于分析所述光伏组件表面的感知数据，判断所述光伏组件表面是否发生运行状态异常；所述光伏组件表面的运行状态异常包括所述光伏组件表面被阴影遮挡；
和/或，
所述数据分析单元，用于分析所述光伏逆变设备的发电数据，判断所述光伏逆变设备是否发生运行状态异常；所述光伏逆变设备包括光伏逆变器、箱变、汇流箱；所述发电数据包括电流、电压、发电功率。
10.根据权利要求7所述的一种巡检机器人，其特征在于，
所述数据处理单元，用于当所述光伏组件表面出现污损时，根据所述光伏组件表面的感知数据分析结果生成污损报警信号；将所述污损报警信号发送给光伏清扫控制系统，通知所述光伏清扫控制系统对所述光伏组件表面进行清扫处理；
和/或，
所述数据处理单元，用于当所述光伏组件表面被阴影遮挡且所述光伏组件为跟踪式光伏组件时，根据被遮挡光伏组件的感知数据分析结果生成支架角度调节信号；将所述支架角度调节信号发送给光伏跟踪控制系统，通知所述光伏跟踪控制系统对所述被遮挡光伏组件对应的光伏跟踪支架进行支架角度调节；
和/或，
所述数据处理单元，用于当出现处于所述运行状态异常的故障光伏跟踪支架时，根据所述故障光伏跟踪支架的感知数据分析结果生成重启信号；将所述重启信号发送给所述光伏跟踪控制系统，通知所述故障光伏跟踪支架进行重启。
11.根据权利要求10所述的一种巡检机器人，其特征在于，
所述数据处理单元，还用于若所述故障光伏跟踪支架在重启之后仍然处于所述运行状态异常，根据重启后的所述故障光伏跟踪支架的感知数据分析结果生成检修信息以供运维人员检修。
12.根据权利要求7所述的一种巡检机器人，其特征在于，
所述数据处理单元，用于当所述光伏组件处于所述异常状态和/或所述光伏组件的发电数据出现异常时，向逆变控制系统发送发电量优化信号，以便于所述逆变控制系统根据所述发电量优化信号，以正常光伏组件对应的工作电压作为参考电压，对所述处于异常状态的光伏组件的工作电压进行调整；
其中，所述正常光伏组件包括与所述处于异常状态的光伏组件接入同一所述光伏逆变设备的光伏组件。
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