无人机快速巡检太阳能电池板解决方案

光伏(PV)太阳能电池板在使用过程中会出现一些缺陷和故障，例如裂纹、破裂电池、互连、分流等；而电致发光(EL)成像能够在排查缺陷和故障方面提供高精度的检测结果。此外，电致发光（EL）成像技术由于其可以呈现更高的细节和与注入载流子密度直接相关的特点而被广泛关注和应用。但由于晶体硅发光信号比太阳光低几个数量级，所以过去这种技术通常只能在室内进行，如果在户外测量，也只能在黄昏到黎明的这段时间进行，无法在白天使用。这大大限制了这个功能强大的技术用于公用事业大规模检测的潜力。

丹麦技术大学(DTU)的一个由Gisele Alves dos Reis Benatto和Peter Behrensdorff Poulsen领导的团队使用了一个基于无人机的系统（参见图1），该系统利用Owl 640 SWIR相机获取电致发光的图像，其帧速率为120帧/秒，成像光谱范围为1125-1175nm。在高辐照度条件下的一秒钟内该系统能够捕获足够的电致发光和背景图像对以创建EL 光伏模块图像，该EL光伏模块图像具有足够的诊断信息以识别与功率损失相关联的故障。图2突出显示了白天EL成像所涉及的信号和传感器。

图2  白天EL成像涉及的信号和传感器

图3突出显示了基于无人机的EL图像，获取的全部水平太阳辐照度接近阵列平面中的一个太阳，其中一个太阳等于1000Wm-2。替换为：从上图中可以看到，在白天正常光照情况下，晶体硅电致发光的发光强度相比太阳光低几个数量级，但通过对比探测器响应，太阳光谱辐射分布以及EL电致发光的发射波长，可以利用1125nm-1175nm这个窗口，有效避免太阳光的影响，从而可以在强日照条件下获取到电致发光(EL)成像结果。

图3

图3展示了静止状态下，光伏面板的EL图像(a)是室内拍摄的图像，(b)是移动到在室外拍摄的图像。

图4 无人机拍摄的光伏面板EL图像

当无人机开始在头顶飞行时，您可以看到图4所示的进一步EL图像。它显示了直流调制(c)和交直流调制(d)的图像。与图3中的室内和日光下的产品相比，它的图像质量较低,但仍有足够的图像质量来确定与模块功耗有关的主要特征。

随着算法的进一步研究，这种技术显示出很大的前景。在白天使用无人机检查光伏发电站上的光伏模块具有明显的优势。

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Owl 640 S InGaAS相机主要特性：

• InGaAs，响应波长0.9~1.7um

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