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★北京京能清潔能源電力股份有限公司北京分公司康勇，田順紅

關(guān)鍵詞：光伏安全；人工智能；圖像識(shí)別；深度學(xué)習(xí)；預(yù)警模型

1　引言

1.1　背景介紹

隨著全球?qū)稍偕茉吹闹匾暎夥a(chǎn)業(yè)近年來(lái)快速發(fā)展。因清潔、可再生、環(huán)保特性，其成為能源行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。各國(guó)政府和企業(yè)紛紛投資光伏發(fā)電項(xiàng)目，旨在減少對(duì)傳統(tǒng)能源的依賴，降低溫室氣體排放，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

光伏產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展也面臨著安全挑戰(zhàn)。電站設(shè)備可能遭受自然災(zāi)害和惡劣氣候的損害，影響能源供應(yīng)。偏遠(yuǎn)地區(qū)的電站還面臨盜竊和破壞的風(fēng)險(xiǎn)，可能對(duì)環(huán)境和設(shè)備造成損失。此外，運(yùn)行和維護(hù)過(guò)程中的人為失誤和設(shè)備故障也可能引發(fā)安全事故。

為了確保光伏產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，必須加強(qiáng)安全管理。這包括從技術(shù)、政策和管理等多個(gè)層面建立安全標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，提升設(shè)備的抗災(zāi)能力，加強(qiáng)監(jiān)控和防護(hù)，培訓(xùn)專業(yè)人才，強(qiáng)化法規(guī)和政策的制定與執(zhí)行，形成全社會(huì)共同參與的安全體系。通過(guò)解決安全問(wèn)題，光伏產(chǎn)業(yè)將為全球能源轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展做出積極貢獻(xiàn)。

1.2　研究目的

隨著光伏發(fā)電規(guī)模的擴(kuò)大，安全問(wèn)題日益凸顯，對(duì)傳統(tǒng)的安全檢測(cè)方法提出了挑戰(zhàn)。本研究旨在探討人工智能在光伏安全檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)，為光伏系統(tǒng)的安全性提升和智能化發(fā)展提供有效方案，具體包括：

（1）基于圖像識(shí)別技術(shù)的光伏組件缺陷檢測(cè)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的缺陷檢測(cè)；

（2）基于數(shù)據(jù)挖掘的故障預(yù)測(cè)，通過(guò)分析歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，建立模型以提前發(fā)現(xiàn)潛在故障；

（3）基于智能監(jiān)控的安全評(píng)估，利用傳感器和監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估光伏系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全隱患。

通過(guò)深入了解人工智能在光伏安全檢測(cè)中的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)，本研究將為光伏安全檢測(cè)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供有價(jià)值的參考，為光伏系統(tǒng)的安全性提升和智能化發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

2　光伏安全檢測(cè)現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

光伏發(fā)電的快速發(fā)展對(duì)電站的安全檢測(cè)提出了很高要求。有效的安全檢測(cè)能夠保障系統(tǒng)正常運(yùn)行，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障，防范系統(tǒng)損壞。但目前巡檢的開(kāi)展不太理想，大唐集團(tuán)的周亞男從全國(guó)16個(gè)地區(qū)選取了46個(gè)光伏電站作為研究對(duì)象，針對(duì)這些電站在2021年的技術(shù)監(jiān)督過(guò)程中在光伏電站技術(shù)管理、節(jié)能與光伏發(fā)電單元等幾個(gè)方面出現(xiàn)的重點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)統(tǒng)計(jì)分析，其中未定期開(kāi)展電站巡檢的比例占32.61%，客觀反映了光伏電站的運(yùn)維現(xiàn)狀^[1]。因此眾多學(xué)者對(duì)相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新展開(kāi)了研究，從傳統(tǒng)的人工檢查到先進(jìn)的人工智能技術(shù)的不斷升級(jí)，為電站的運(yùn)行提供了更可靠的安全保障。

在光伏電站智能巡檢中，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理扮演著至關(guān)重要的角色。傳感器用于收集電站設(shè)備的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、電壓和電流等，這些數(shù)據(jù)反映了設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和性能，并實(shí)時(shí)傳輸至云端服務(wù)器。然而，傳感器采集的數(shù)據(jù)往往受到噪聲和無(wú)關(guān)信息的干擾，因此需要經(jīng)過(guò)預(yù)處理和清洗，以確保后續(xù)算法的準(zhǔn)確性和效率。文獻(xiàn)^[2]針對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理提出了有效的方案，從數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、特征提取和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等方面進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，共同構(gòu)成了智能巡檢系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)，對(duì)于提高光伏電站運(yùn)維效率和安全性具有重要意義。考慮到光伏電站的網(wǎng)絡(luò)與電網(wǎng)調(diào)度網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通，高志強(qiáng)和向東等學(xué)者創(chuàng)新設(shè)計(jì)了一套符合電力監(jiān)控安全要求的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括一臺(tái)內(nèi)網(wǎng)Linux服務(wù)器、內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集軟件、一臺(tái)單比特?cái)?shù)據(jù)正向隔離裝置、一臺(tái)外網(wǎng)服務(wù)器和外網(wǎng)數(shù)據(jù)采集器。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)，在無(wú)需重新搭建網(wǎng)絡(luò)或改變現(xiàn)場(chǎng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的情況下，數(shù)據(jù)采集軟件能夠直接從光伏子站服務(wù)器的備用端口采集全站信息，并使用電力通信標(biāo)準(zhǔn)104規(guī)約，通過(guò)UDP包傳輸方式，經(jīng)過(guò)單比特正向隔離裝置傳輸至子站服務(wù)器。此系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了在各個(gè)光伏電站子站使用不同廠家設(shè)備、通信協(xié)議不統(tǒng)一、采集數(shù)據(jù)量不統(tǒng)一等情況下的安全數(shù)據(jù)采集和傳輸，同時(shí)減少了大量網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備的投入，降低了現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集的施工難度^[3]。

徐超和劉勇等學(xué)者介紹了一套智能化的光伏巡檢系統(tǒng)，旨在通過(guò)引入先進(jìn)的圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、傳感器數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏電站設(shè)備的自動(dòng)巡檢和故障診斷。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障，提高運(yùn)維效率和質(zhì)量，確保電站安全穩(wěn)定運(yùn)行并取得了良好的效果^[4]。張永偉和李貴等提出了一種基于雙PV-FRC（Polarity and Vector Field Random Convolution）網(wǎng)絡(luò)的高精度故障識(shí)別技術(shù)，該技術(shù)通過(guò)兩個(gè)獨(dú)立的PV-FRC網(wǎng)絡(luò)分別執(zhí)行故障定位和識(shí)別任務(wù)。與傳統(tǒng)方法相比，該方案無(wú)需人工干預(yù)提取故障特征，自動(dòng)化程度高。此外，他們還采用了具有深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），對(duì)采集到的圖像中的故障特征進(jìn)行高級(jí)抽象化處理。通過(guò)結(jié)合光伏板特有的故障模式，如蝸牛紋和熱斑，以及故障的縱橫比特征，并對(duì)區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（Region Proposal Network,RPN）的生成策略進(jìn)行了優(yōu)化，有效濾除了桿塔、房屋等巡檢圖像中的背景噪聲，從而顯著提升了故障識(shí)別的精度^[5]。

光伏安全檢測(cè)面臨諸多問(wèn)題，要解決巡檢和檢測(cè)及時(shí)性的問(wèn)題，也要解決問(wèn)題或故障識(shí)別準(zhǔn)確性的問(wèn)題，現(xiàn)有方法存在一定的局限性。而新興的人工智能技術(shù)展現(xiàn)出巨大潛力，要克服當(dāng)前挑戰(zhàn)，需要更多研究和技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)一步完善方法和技術(shù)，確保光伏系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行。

3　人工智能技術(shù)概述

3.1　定義與原理

人工智能（AI）是一門(mén)研究如何使計(jì)算機(jī)模擬和執(zhí)行人類智能任務(wù)的學(xué)科，涵蓋感知、理解、學(xué)習(xí)、推理、決策和交互等能力。AI的起源可追溯到20世紀(jì)50年代，早期研究集中在基于規(guī)則的推理和專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和算法的進(jìn)步，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的興起，AI開(kāi)始快速發(fā)展，并應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。現(xiàn)代AI強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模仿人類智能的各個(gè)方面，旨在使計(jì)算機(jī)具備自主解決復(fù)雜問(wèn)題的能力，并實(shí)現(xiàn)與人類的自然智能交互。

AI的核心技術(shù)包括數(shù)據(jù)獲取與處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、推理與決策等。數(shù)據(jù)獲取與處理涉及傳感器數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等多種來(lái)源，需要經(jīng)過(guò)預(yù)處理、清洗和整理。機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型和算法，使計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并自動(dòng)改進(jìn)性能，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。自然語(yǔ)言處理使計(jì)算機(jī)能夠理解、處理和生成人類語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別、文本分析等功能。推理與決策能力使AI系統(tǒng)能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則進(jìn)行推理和判斷，生成相應(yīng)決策結(jié)果。

3.2　計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是使計(jì)算機(jī)能夠理解和解釋視覺(jué)信息的研究領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)能夠在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別等方面達(dá)到較高的準(zhǔn)確率，為自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域提供了重要的支持。

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用時(shí)，第一步就是圖像的采集，第二步是對(duì)已經(jīng)采集的圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)分析處理，如果采用宏觀檢測(cè)技術(shù)則對(duì)圖像整體進(jìn)行分析；如果采用局部微觀檢測(cè)則是將圖像進(jìn)行切割，然后對(duì)切割后各圖像內(nèi)容中出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)物體影像進(jìn)行分析。在圖像數(shù)據(jù)處理中常用的技術(shù)有背景差分法、視頻幀間差分法等。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使用一種局部連接和權(quán)值共享的模式，有效控制待學(xué)習(xí)的參數(shù)數(shù)量的同時(shí)逐層提取圖像的高層特征信息，使得我們可以快速高效的識(shí)別。如圖1所示，在卷積層，每一層卷積網(wǎng)絡(luò)采用多個(gè)卷積核對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作。在這里卷積核是一個(gè)3*3的矩陣，通過(guò)卷積核窗口的不斷滑動(dòng)計(jì)算，會(huì)提取出一張?zhí)卣鲌D。同一層的神經(jīng)元可以共享卷積核，并且使用卷積核后圖片的尺寸變小，也不影響原圖的特征，方便后續(xù)計(jì)算。池化層則是在局部計(jì)算每個(gè)窗口的最大值或者平均值。通過(guò)這種操作，可以減少參數(shù)，只保留有用的特征，提高運(yùn)算效率。最后面的全連接層則可以將學(xué)到的“分布式特征表示”映射到樣本標(biāo)記空間，來(lái)起到分類器的作用。通過(guò)多層卷積層和池化層的疊加，可以很好地識(shí)別出圖像的特征信息，保證識(shí)別的精度和速度。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例圖

4　人工智能在光伏安全檢測(cè)中的應(yīng)用

利用視覺(jué)AI技術(shù)可以有效提升工業(yè)安全生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)管理的效率并降低成本。基于人工智能的視覺(jué)系統(tǒng)由感知設(shè)備和深度學(xué)習(xí)算法兩個(gè)集成組件組成：感知設(shè)備類似于“眼睛”，而深度學(xué)習(xí)算法則類似于“大腦”。強(qiáng)大的計(jì)算能力能夠快速解析可用數(shù)據(jù)，對(duì)照片和視頻中的物體進(jìn)行分類，并執(zhí)行復(fù)雜的視覺(jué)感知任務(wù)：搜索圖像和字幕，檢測(cè)物體，識(shí)別和分類。在不更改企業(yè)原有視頻監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的情況下，可以直接接入視頻流進(jìn)行智慧的分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)廠區(qū)作業(yè)人員、作業(yè)設(shè)備、安全行為和安防等不合規(guī)現(xiàn)象和安全隱患的檢測(cè)和發(fā)現(xiàn)，為傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)賦予新的能力。

安全預(yù)警平臺(tái)解決了傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控模式下，海量視頻錄像堆積在中心，需要大量人力投入進(jìn)行人工查證的問(wèn)題，同時(shí)推動(dòng)了監(jiān)控業(yè)務(wù)模式從事后查證向主動(dòng)視頻防控的質(zhì)的轉(zhuǎn)變！基于人工智能、深度學(xué)習(xí)、GPU、大數(shù)據(jù)等最新技術(shù)以及工業(yè)場(chǎng)景分析預(yù)警模型，為客戶構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)的視頻分析安全態(tài)勢(shì)預(yù)警平臺(tái)，能夠避免重大安全事故，預(yù)防患于未然，并為客戶的安全生產(chǎn)提供保障。通過(guò)視覺(jué)AI安全生產(chǎn)預(yù)警平臺(tái)的建設(shè)，可以大幅減少不必要的人力和物力投入，實(shí)時(shí)高度監(jiān)控可視區(qū)域，了解現(xiàn)場(chǎng)人員的實(shí)際運(yùn)作情況，并對(duì)發(fā)生的一切事務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)快速的反應(yīng)，便于及時(shí)應(yīng)對(duì)處理突發(fā)變故事件，以實(shí)現(xiàn)安全防范和安全管理的宏觀動(dòng)態(tài)監(jiān)控和微觀取證的目標(biāo)。

4.1　總體設(shè)計(jì)方案

平臺(tái)總體采用云架構(gòu)，如圖2所示，總體分為物、端/邊緣、云三大部分。

圖2 平臺(tái)功能總體架構(gòu)圖

物：主要指作業(yè)場(chǎng)所的攝像機(jī)設(shè)備；

端/邊緣設(shè)備：主要用于接入邊緣，接入攝像機(jī)視頻流數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)智能識(shí)別后將檢測(cè)結(jié)果傳遞到云端，以減少鏈路帶寬占用；

云端：是系統(tǒng)應(yīng)用的核心，總體采用IAAS、PAAS、SAAS三層架構(gòu)。IAAS層通過(guò)虛擬化技術(shù)，使得整個(gè)物理計(jì)算資源可動(dòng)態(tài)調(diào)配。PAAS層采用容器和調(diào)度技術(shù)，使得應(yīng)用發(fā)布輕松便捷，同時(shí)可監(jiān)控和動(dòng)態(tài)分配應(yīng)用占用資源。SAAS層則主要面向用戶提供各種業(yè)務(wù)應(yīng)用功能。

整個(gè)系統(tǒng)核心分為上下兩個(gè)層次，如圖3所示，底部三層為視頻數(shù)據(jù)接入層，主要為現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控畫(huà)面與異常檢測(cè)數(shù)據(jù)接入、人臉識(shí)別數(shù)據(jù)接入；上層為用戶應(yīng)用系統(tǒng)層，主要為最終用戶提供系統(tǒng)功能，主要為智能綜合展示、告警事件管理、事件處置管理、配置管理、系統(tǒng)管理、移動(dòng)APP應(yīng)用等功能。

圖3 系統(tǒng)功能架構(gòu)圖

圖4 平臺(tái)部署架構(gòu)

整體網(wǎng)絡(luò)部署結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)潔，如圖4所示，平臺(tái)整體部署在用戶內(nèi)部視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)內(nèi)，不影響生產(chǎn)運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)，拓?fù)浣尤虢Y(jié)構(gòu)，以現(xiàn)場(chǎng)已有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為主，通過(guò)視頻交換機(jī)并行接入視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)。

4.2　方案建設(shè)

4.2.1　預(yù)警模型

本文采用的AI巡檢算法LeNet-5主要是基于深度學(xué)習(xí)和模式識(shí)別的原理。

首先，需要構(gòu)建一個(gè)適用于光伏電站設(shè)備巡檢的深度學(xué)習(xí)模型。該模型通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)構(gòu)，通過(guò)大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)設(shè)備的正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的特征表示。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)反向傳播算法調(diào)整模型的參數(shù)，使得模型能夠準(zhǔn)確地對(duì)輸入圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。

LeNet-5算法結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 LeNet-5算法結(jié)構(gòu)圖

LeNet-5共包含8層：

C1層是一個(gè)卷積層，由6個(gè)特征圖FeatureMap構(gòu)成。特征圖中每個(gè)神經(jīng)元與輸入為5×5的鄰域相連。特征圖的大小為28×28，這樣能防止輸入的連接掉到邊界之外（32-5+1=28）。C1有156個(gè)可訓(xùn)練參數(shù)（每個(gè)濾波器5×5=25個(gè)unit參數(shù)和一個(gè)bias參數(shù)，一共6個(gè)濾波器，共(5×5+1)×6=156個(gè)參數(shù)），共156×(28×28)=122,304個(gè)連接。

S2層是一個(gè)下采樣層，有6個(gè)14×14的特征圖。特征圖中的每個(gè)單元與C1中相對(duì)應(yīng)特征圖的2×2鄰域相連接。S2層每個(gè)單元的4個(gè)輸入相加，乘以一個(gè)可訓(xùn)練參數(shù)，再加上一個(gè)可訓(xùn)練偏置。每個(gè)單元的2×2感受野并不重疊，因此S2中每個(gè)特征圖的大小是C1中特征圖大小的1/4（行和列各1/2）。S2層有12（6×（1+1）=12）個(gè)可訓(xùn)練參數(shù)和5880（14×14（2×2+1）×6=5880）個(gè)連接。

C3層也是一個(gè)卷積層，它同樣通過(guò)5×5的卷積核去卷積層S2，然后得到的特征map就只有10×10個(gè)神經(jīng)元，但是它有16種不同的卷積核，所以就存在16個(gè)特征map了。C3中每個(gè)特征圖由S2中所有6個(gè)或者幾個(gè)特征map組合而成。為什么不把S2中的每個(gè)特征圖連接到每個(gè)C3的特征圖呢？原因有兩點(diǎn)：第一，不完全的連接機(jī)制將連接的數(shù)量保持在合理的范圍內(nèi)；第二，也是最重要的，其破壞了網(wǎng)絡(luò)的對(duì)稱性。由于不同的特征圖有不同的輸入，所以迫使他們抽取不同的特征（希望是互補(bǔ)的）。

S4層是一個(gè)下采樣層，包含16個(gè)5×5的特征圖。每個(gè)單元與C3層相應(yīng)特征圖的2×2鄰域相連，S4層有32個(gè)可訓(xùn)練參數(shù)，2000個(gè)連接。

C5層是一個(gè)卷積層，包含120個(gè)特征圖。每個(gè)單元與S4層的全部16個(gè)單元的5×5鄰域相連，C5特征圖大小為11，構(gòu)成S4和C5之間的全連接。C5層有48120個(gè)可訓(xùn)練連接。

F6層有84個(gè)單元，與C5層全相連，有10164個(gè)可訓(xùn)練參數(shù)。F6層計(jì)算輸入向量和權(quán)重向量之間的點(diǎn)積，加上偏置后傳遞給sigmoid函數(shù)產(chǎn)生單元狀態(tài)。

輸出層由歐式徑向基函數(shù)單元組成，每類一個(gè)單元，每個(gè)單元有84個(gè)輸入。

為了提高巡檢算法的準(zhǔn)確性和魯棒性，可以引入遷移學(xué)習(xí)技術(shù)。利用在其他相關(guān)領(lǐng)域或任務(wù)上訓(xùn)練好的模型參數(shù)，可以加速模型在光伏電站設(shè)備巡檢任務(wù)上的收斂速度，并提升性能。

利用上述算法模型，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)需求和數(shù)據(jù)，本文實(shí)現(xiàn)的主要預(yù)警應(yīng)用包括：

（1）安全帽檢測(cè)：對(duì)光伏視頻監(jiān)控畫(huà)面中人員頭部未正確佩戴標(biāo)準(zhǔn)安全帽的行為進(jìn)行檢測(cè)，若未佩戴則告警，包括：穿工服未戴安全帽和未穿工服未戴安全帽的人。其中，安全帽的顏色包括：白色、紅色、黃色、藍(lán)色。

（2）工作服檢測(cè)：對(duì)進(jìn)入生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)人員進(jìn)行分析，檢測(cè)畫(huà)面中出現(xiàn)的人員及肩部特征，根據(jù)穿戴合規(guī)準(zhǔn)則獲得人體局部目標(biāo)區(qū)域位置，并對(duì)穿著長(zhǎng)袖情況進(jìn)行判別。若畫(huà)面中的人員出現(xiàn)穿著長(zhǎng)袖露出上胳膊的情況，則標(biāo)記違規(guī)人員并上報(bào)違規(guī)事件，并通過(guò)告警等方式通知管理員。

（3）煙火檢測(cè)：對(duì)熱成像監(jiān)控?cái)z像頭獲取到的實(shí)時(shí)視頻流進(jìn)行分析，若檢測(cè)出監(jiān)控畫(huà)面中出現(xiàn)煙火，須上報(bào)著火異常事件，并通過(guò)告警等方式通知管理員；若有火情，監(jiān)控畫(huà)面中一般會(huì)出現(xiàn)肉眼可見(jiàn)的煙霧，若檢測(cè)出監(jiān)控畫(huà)面中出現(xiàn)可見(jiàn)光煙，須上報(bào)冒煙異常事件，并通過(guò)告警等方式通知管理員；一旦發(fā)現(xiàn)火光、煙霧告警，則自動(dòng)識(shí)別為嚴(yán)重告警，系統(tǒng)后臺(tái)彈圖顯示告警信息。

（4）異常檢測(cè)：對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭獲取的實(shí)時(shí)視頻流進(jìn)行分析，對(duì)畫(huà)面中異常高溫進(jìn)行監(jiān)測(cè)。若獲取到異常高溫信息，須立即發(fā)出預(yù)警，并上報(bào)異常事件。

（5）操作檢測(cè)：在電氣倒閘、GIS等區(qū)域須對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭獲取到的實(shí)時(shí)視頻流進(jìn)行分析，自動(dòng)識(shí)別監(jiān)控范圍內(nèi)是否出現(xiàn)單人作業(yè)行為，若發(fā)現(xiàn)單人操作，立即告警同時(shí)上報(bào)違規(guī)事件。

（6）入侵檢測(cè)：在光伏場(chǎng)區(qū)對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭獲取到的實(shí)時(shí)視頻流進(jìn)行分析，自動(dòng)識(shí)別監(jiān)控范圍內(nèi)是否出現(xiàn)人員進(jìn)入光伏區(qū)域，若發(fā)現(xiàn)人員入侵，立即告警同時(shí)上報(bào)違規(guī)事件。

4.2.2　技術(shù)實(shí)現(xiàn)

本文的智能化光伏巡檢系統(tǒng)，在延慶某光伏場(chǎng)站進(jìn)行了實(shí)施驗(yàn)證。其實(shí)際系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖6 智能化光伏巡檢系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

該系統(tǒng)核心功能包括：

（1）自動(dòng)巡檢：系統(tǒng)通過(guò)無(wú)人機(jī)、機(jī)器人或固定攝像頭自動(dòng)采集圖像和傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)全面細(xì)致的巡檢。

（2）圖像識(shí)別與故障診斷：深度學(xué)習(xí)模型對(duì)采集圖像進(jìn)行特征提取和識(shí)別，結(jié)合預(yù)設(shè)規(guī)則準(zhǔn)確判斷設(shè)備狀態(tài)。

（3）實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警：系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)和關(guān)鍵指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)異常立即觸發(fā)預(yù)警，通知運(yùn)維人員處理。

（4）數(shù)據(jù)分析與報(bào)告：系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析巡檢數(shù)據(jù)，生成詳細(xì)報(bào)告和優(yōu)化建議，支持運(yùn)維決策。

（5）系統(tǒng)集成與擴(kuò)展：系統(tǒng)與現(xiàn)有光伏電站管理系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接，支持定制化開(kāi)發(fā)，滿足特定需求。

實(shí)施光伏巡檢系統(tǒng)后，取得了顯著效果：

（1）提高了巡檢效率：系統(tǒng)大幅減少了人力投入，降低了運(yùn)維成本。

（2）提升了巡檢準(zhǔn)確性：深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)降低了漏檢和誤檢率。

（3）實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警：系統(tǒng)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障，防止了故障擴(kuò)大。

（4）優(yōu)化了運(yùn)維決策：數(shù)據(jù)分析結(jié)果和報(bào)告支持運(yùn)維決策，提高了發(fā)電效率和運(yùn)行穩(wěn)定性。

光伏巡檢系統(tǒng)有效提升了運(yùn)維效率和質(zhì)量，達(dá)到了預(yù)期效果，為電站安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了保障。隨著技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用拓展，系統(tǒng)將在未來(lái)發(fā)揮更大作用。

5　人工智能在光伏安全檢測(cè)中的優(yōu)勢(shì)與局限性

光伏安全檢測(cè)對(duì)確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行和性能發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。AI技術(shù)在此領(lǐng)域的應(yīng)用既帶來(lái)優(yōu)勢(shì)也存在局限，以下分別進(jìn)行分析。

5.1　優(yōu)勢(shì)分析

（1）提升了檢測(cè)效率與準(zhǔn)確性

AI技術(shù)能高效處理大量數(shù)據(jù)，它通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析光伏系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，提高了檢測(cè)效率并準(zhǔn)確識(shí)別了潛在問(wèn)題。例如，深度學(xué)習(xí)算法可快速準(zhǔn)確識(shí)別光伏板表面缺陷，減少漏檢和誤檢。

（2）實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理智能化

AI技術(shù)使得通過(guò)傳感器和攝像頭采集的數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)光伏系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能分析，從而提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和管理效率，能夠快速發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題，減少了停機(jī)時(shí)間。

（3）降低人工成本與風(fēng)險(xiǎn)

AI技術(shù)通過(guò)自動(dòng)化檢測(cè)和預(yù)警減少了對(duì)人工巡檢和維護(hù)的依賴，從而降低了人力資源成本并減少了人為因素風(fēng)險(xiǎn)，提升了工作安全性。

5.2　局限性分析

（1）對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)量的高要求

AI技術(shù)依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集的不完整或不準(zhǔn)確會(huì)降低算法的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和充足數(shù)量是關(guān)鍵，這可能增加建設(shè)和運(yùn)維成本。

（2）技術(shù)成熟度與人才需求限制

AI技術(shù)的應(yīng)用需專業(yè)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)和維護(hù)算法模型，對(duì)技術(shù)人才有較高需求，對(duì)小規(guī)模或資源有限企業(yè)構(gòu)成挑戰(zhàn)。

（3）法律法規(guī)挑戰(zhàn)

AI技術(shù)的引入帶來(lái)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的新挑戰(zhàn)。因此，需加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保護(hù)，防止數(shù)據(jù)濫用，并遵守隱私法規(guī)。

AI技術(shù)在光伏安全檢測(cè)中提升了效率、準(zhǔn)確性和安全性，但也面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、技術(shù)人才和法規(guī)遵循等方面的挑戰(zhàn)。為實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的高效、安全應(yīng)用，需不斷創(chuàng)新技術(shù)和完善管理措施。

6　未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)與展望

隨著科技的不斷發(fā)展，光伏安全檢測(cè)領(lǐng)域正經(jīng)歷著一場(chǎng)深刻的變革。各種新技術(shù)的融合與應(yīng)用，使得光伏安全檢測(cè)更加智能化、高效化、精準(zhǔn)化。未來(lái)，光伏安全檢測(cè)將繼續(xù)朝著智能化、高效化、精準(zhǔn)化的方向發(fā)展，為全球可持續(xù)發(fā)展提供強(qiáng)有力的支持。

首先，技術(shù)融合將是光伏安全檢測(cè)的重要發(fā)展趨勢(shì)。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的不斷成熟，將為光伏安全檢測(cè)帶來(lái)新的機(jī)遇。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患；通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以對(duì)光伏設(shè)備的安全狀況進(jìn)行智能評(píng)估，為運(yùn)維人員提供了決策依據(jù)；通過(guò)云計(jì)算，可以實(shí)現(xiàn)光伏安全檢測(cè)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程存儲(chǔ)和分析，提高了檢測(cè)效率。

其次，應(yīng)用拓展將為光伏安全檢測(cè)帶來(lái)更多的商業(yè)機(jī)會(huì)。隨著光伏產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，光伏安全檢測(cè)的需求也在不斷增加。未來(lái)，光伏安全檢測(cè)將從單一的設(shè)備檢測(cè)，向系統(tǒng)級(jí)檢測(cè)拓展，將涵蓋光伏電站的設(shè)計(jì)、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)等各個(gè)環(huán)節(jié)。此外，光伏安全檢測(cè)還將從地面光伏向分布式光伏、漂浮式光伏等新型光伏形式拓展，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。

在未來(lái)的光伏安全檢測(cè)領(lǐng)域，以下幾個(gè)方面的技術(shù)發(fā)展值得關(guān)注：

（1）無(wú)人機(jī)巡檢技術(shù)：無(wú)人機(jī)巡檢技術(shù)可以大大提高光伏安全檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，降低了人工巡檢的成本和風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)搭載高清攝像頭和紅外熱像儀等設(shè)備，無(wú)人機(jī)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏設(shè)備的全方位實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，可以快速發(fā)現(xiàn)安全隱患。

（2）智能傳感器技術(shù)：智能傳感器可以實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為光伏安全檢測(cè)提供精確的數(shù)據(jù)支持。此外，智能傳感器還可以實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警功能，可以提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，降低事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。

（3）虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)：虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以為光伏安全檢測(cè)提供直觀、便捷的操作界面，幫助運(yùn)維人員更好地理解設(shè)備結(jié)構(gòu)和運(yùn)行狀態(tài)。通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，運(yùn)維人員可以在虛擬環(huán)境中進(jìn)行設(shè)備巡檢和維護(hù)，提高了工作安全性和效率。

（4）人工智能技術(shù)：人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏安全檢測(cè)數(shù)據(jù)的智能分析和處理，為運(yùn)維人員提供更加精準(zhǔn)的檢測(cè)結(jié)果和建議。通過(guò)深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，人工智能可以對(duì)光伏設(shè)備的安全狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估，為運(yùn)維決策提供有力支持。

7　結(jié)論

在工業(yè)領(lǐng)域，視覺(jué)AI安全技術(shù)已成為提升生產(chǎn)安全管理效率的關(guān)鍵工具。它集成了感知設(shè)備和深度學(xué)習(xí)算法，充當(dāng)著“眼睛”和“大腦”的角色，能夠利用強(qiáng)大的計(jì)算能力快速準(zhǔn)確地解析、分類和分析圖像和視頻，能夠提供傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)不具備的新功能和能力。

安全預(yù)警平臺(tái)是視覺(jué)AI技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例，它解決了傳統(tǒng)視頻監(jiān)控模式下人力消耗的問(wèn)題，并從事后查證轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)視頻防控，實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。該平臺(tái)結(jié)合了人工智能、深度學(xué)習(xí)、GPU和大數(shù)據(jù)等最新技術(shù)，并針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)的預(yù)警模型，構(gòu)建了實(shí)時(shí)視頻分析安全態(tài)勢(shì)預(yù)警平臺(tái)，不僅能避免重大安全事故，還能提前發(fā)現(xiàn)潛在隱患，為安全生產(chǎn)提供了保障。

視覺(jué)AI安全生產(chǎn)預(yù)警平臺(tái)的建設(shè)顯著減少了人力和物力的投入，實(shí)現(xiàn)了對(duì)可視區(qū)域的高度實(shí)時(shí)監(jiān)控，可以監(jiān)測(cè)和控制現(xiàn)場(chǎng)人員的實(shí)際操作情況。通過(guò)實(shí)時(shí)快速的反應(yīng)能力，及時(shí)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件，實(shí)現(xiàn)了安全防范和管理的目標(biāo)。這種技術(shù)的應(yīng)用提高了工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)管理的效率，同時(shí)降低了成本。

盡管視覺(jué)AI安全技術(shù)在工業(yè)安全管理方面具有巨大潛力，但其應(yīng)用也面臨挑戰(zhàn)，如隱私保護(hù)、算法準(zhǔn)確性、系統(tǒng)穩(wěn)定性等，需要持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和改進(jìn)。同時(shí)，還需關(guān)注技術(shù)的倫理道德和法律法規(guī)問(wèn)題，確保其應(yīng)用符合道德和法律規(guī)范。

總體來(lái)講，視覺(jué)AI安全技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)管理中的應(yīng)用帶來(lái)了顯著的變革，提高了管理效率，降低了成本，為工業(yè)安全提供了全面高效的解決方案。然而，我們?nèi)孕桕P(guān)注和解決該技術(shù)可能面臨的挑戰(zhàn)，以確保其合理、安全、可持續(xù)地應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)管理中。

作者簡(jiǎn)介：

康　勇（1984-），男，陜西神木人，工程師，碩士，現(xiàn)就職于北京京能清潔能源電力股份有限公司北京分公司，主要從事新能源安全生產(chǎn)管理方面的研究。

田順紅（1991-），男，河北保定人，助理工程師，現(xiàn)就職于北京京能清潔能源電力股份有限公司北京分公司，主要從事電氣工程及其自動(dòng)化方面的研究。

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摘自《自動(dòng)化博覽》2024年6月刊