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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

關鍵詞：光伏安全；人工智能；圖像識別；深度學習；預警模型

1　引言

1.1　背景介紹

隨著全球對可再生能源的重視，光伏產業近年來快速發展。因清潔、可再生、環保特性，其成為能源行業關注的焦點。各國政府和企業紛紛投資光伏發電項目，旨在減少對傳統能源的依賴，降低溫室氣體排放，實現可持續發展目標。

光伏產業的快速發展也面臨著安全挑戰。電站設備可能遭受自然災害和惡劣氣候的損害，影響能源供應。偏遠地區的電站還面臨盜竊和破壞的風險，可能對環境和設備造成損失。此外，運行和維護過程中的人為失誤和設備故障也可能引發安全事故。

為了確保光伏產業的可持續發展，必須加強安全管理。這包括從技術、政策和管理等多個層面建立安全標準和規范，提升設備的抗災能力，加強監控和防護，培訓專業人才，強化法規和政策的制定與執行，形成全社會共同參與的安全體系。通過解決安全問題，光伏產業將為全球能源轉型和可持續發展做出積極貢獻。

1.2　研究目的

隨著光伏發電規模的擴大，安全問題日益凸顯，對傳統的安全檢測方法提出了挑戰。本研究旨在探討人工智能在光伏安全檢測領域的應用及其優勢，為光伏系統的安全性提升和智能化發展提供有效方案，具體包括：

（1）基于圖像識別技術的光伏組件缺陷檢測，通過深度學習算法實現快速準確的缺陷檢測；

（2）基于數據挖掘的故障預測，通過分析歷史和實時數據，建立模型以提前發現潛在故障；

（3）基于智能監控的安全評估，利用傳感器和監控系統實時監測和評估光伏系統，及時發現安全隱患。

通過深入了解人工智能在光伏安全檢測中的應用和優勢，本研究將為光伏安全檢測領域的研究和應用提供有價值的參考，為光伏系統的安全性提升和智能化發展奠定基礎。

2　光伏安全檢測現狀與挑戰

光伏發電的快速發展對電站的安全檢測提出了很高要求。有效的安全檢測能夠保障系統正常運行，及時發現潛在故障，防范系統損壞。但目前巡檢的開展不太理想，大唐集團的周亞男從全國16個地區選取了46個光伏電站作為研究對象，針對這些電站在2021年的技術監督過程中在光伏電站技術管理、節能與光伏發電單元等幾個方面出現的重點問題進行了詳細統計分析，其中未定期開展電站巡檢的比例占32.61%，客觀反映了光伏電站的運維現狀^[1]。因此眾多學者對相關技術創新展開了研究，從傳統的人工檢查到先進的人工智能技術的不斷升級，為電站的運行提供了更可靠的安全保障。

在光伏電站智能巡檢中，數據采集與預處理扮演著至關重要的角色。傳感器用于收集電站設備的關鍵數據，如溫度、濕度、電壓和電流等，這些數據反映了設備的運行狀態和性能，并實時傳輸至云端服務器。然而，傳感器采集的數據往往受到噪聲和無關信息的干擾，因此需要經過預處理和清洗，以確保后續算法的準確性和效率。文獻^[2]針對數據預處理提出了有效的方案，從數據清洗、數據歸一化、特征提取和數據存儲等方面進行了詳細的闡述，共同構成了智能巡檢系統的數據處理基礎，對于提高光伏電站運維效率和安全性具有重要意義。考慮到光伏電站的網絡與電網調度網絡聯通，高志強和向東等學者創新設計了一套符合電力監控安全要求的數據采集系統。該系統包括一臺內網Linux服務器、內網數據采集軟件、一臺單比特數據正向隔離裝置、一臺外網服務器和外網數據采集器。通過網絡架構的創新設計，在無需重新搭建網絡或改變現場通信網絡架構的情況下，數據采集軟件能夠直接從光伏子站服務器的備用端口采集全站信息，并使用電力通信標準104規約，通過UDP包傳輸方式，經過單比特正向隔離裝置傳輸至子站服務器。此系統實現了在各個光伏電站子站使用不同廠家設備、通信協議不統一、采集數據量不統一等情況下的安全數據采集和傳輸，同時減少了大量網絡通信設備的投入，降低了現場數據采集的施工難度^[3]。

徐超和劉勇等學者介紹了一套智能化的光伏巡檢系統，旨在通過引入先進的圖像識別、深度學習、傳感器數據分析等技術，實現對光伏電站設備的自動巡檢和故障診斷。該系統能夠實時監控設備運行狀態，及時發現潛在故障，提高運維效率和質量，確保電站安全穩定運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）網絡的高精度故障識別技術，該技術通過兩個獨立的PV-FRC網絡分別執行故障定位和識別任務。與傳統方法相比，該方案無需人工干預提取故障特征，自動化程度高。此外，他們還采用了具有深層網絡結構的卷積神經網絡（CNN），對采集到的圖像中的故障特征進行高級抽象化處理。通過結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，并對區域建議網絡（Region Proposal Network,RPN）的生成策略進行了優化，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別的精度^[5]。

光伏安全檢測面臨諸多問題，要解決巡檢和檢測及時性的問題，也要解決問題或故障識別準確性的問題，現有方法存在一定的局限性。而新興的人工智能技術展現出巨大潛力，要克服當前挑戰，需要更多研究和技術創新，進一步完善方法和技術，確保光伏系統安全可靠運行。

3　人工智能技術概述

3.1　定義與原理

人工智能（AI）是一門研究如何使計算機模擬和執行人類智能任務的學科，涵蓋感知、理解、學習、推理、決策和交互等能力。AI的起源可追溯到20世紀50年代，早期研究集中在基于規則的推理和專家系統開發。隨著計算機技術和算法的進步，尤其是機器學習和深度學習的興起，AI開始快速發展，并應用于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域。現代AI強調計算機系統模仿人類智能的各個方面，旨在使計算機具備自主解決復雜問題的能力，并實現與人類的自然智能交互。

AI的核心技術包括數據獲取與處理、機器學習、自然語言處理、推理與決策等。數據獲取與處理涉及傳感器數據、數據庫數據、互聯網數據等多種來源，需要經過預處理、清洗和整理。機器學習通過構建數學模型和算法，使計算機從數據中學習并自動改進性能，包括監督學習、無監督學習、強化學習和深度學習。自然語言處理使計算機能夠理解、處理和生成人類語言，實現語音識別、文本分析等功能。推理與決策能力使AI系統能夠根據輸入數據、經驗和規則進行推理和判斷，生成相應決策結果。

3.2　計算機視覺技術

計算機視覺是使計算機能夠理解和解釋視覺信息的研究領域。計算機視覺技術已經能夠在圖像識別、目標檢測、人臉識別等方面達到較高的準確率，為自動駕駛、機器人導航等領域提供了重要的支持。

在計算機視覺技術應用時，第一步就是圖像的采集，第二步是對已經采集的圖像進行預測分析處理，如果采用宏觀檢測技術則對圖像整體進行分析；如果采用局部微觀檢測則是將圖像進行切割，然后對切割后各圖像內容中出現的運動物體影像進行分析。在圖像數據處理中常用的技術有背景差分法、視頻幀間差分法等。

卷積神經網絡是使用一種局部連接和權值共享的模式，有效控制待學習的參數數量的同時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別。如圖1所示，在卷積層，每一層卷積網絡采用多個卷積核對圖像數據進行卷積操作。在這里卷積核是一個3*3的矩陣，通過卷積核窗口的不斷滑動計算，會提取出一張特征圖。同一層的神經元可以共享卷積核，并且使用卷積核后圖片的尺寸變小，也不影響原圖的特征，方便后續計算。池化層則是在局部計算每個窗口的最大值或者平均值。通過這種操作，可以減少參數，只保留有用的特征，提高運算效率。最后面的全連接層則可以將學到的“分布式特征表示”映射到樣本標記空間，來起到分類器的作用。通過多層卷積層和池化層的疊加，可以很好地識別出圖像的特征信息，保證識別的精度和速度。

圖1 卷積神經網絡示例圖

4　人工智能在光伏安全檢測中的應用

利用視覺AI技術可以有效提升工業安全生產現場管理的效率并降低成本。基于人工智能的視覺系統由感知設備和深度學習算法兩個集成組件組成：感知設備類似于“眼睛”，而深度學習算法則類似于“大腦”。強大的計算能力能夠快速解析可用數據，對照片和視頻中的物體進行分類，并執行復雜的視覺感知任務：搜索圖像和字幕，檢測物體，識別和分類。在不更改企業原有視頻監控系統網絡的情況下，可以直接接入視頻流進行智慧的分析，實現對廠區作業人員、作業設備、安全行為和安防等不合規現象和安全隱患的檢測和發現，為傳統的監控系統賦予新的能力。

安全預警平臺解決了傳統的視頻監控模式下，海量視頻錄像堆積在中心，需要大量人力投入進行人工查證的問題，同時推動了監控業務模式從事后查證向主動視頻防控的質的轉變！基于人工智能、深度學習、GPU、大數據等最新技術以及工業場景分析預警模型，為客戶構建一個實時的視頻分析安全態勢預警平臺，能夠避免重大安全事故，預防患于未然，并為客戶的安全生產提供保障。通過視覺AI安全生產預警平臺的建設，可以大幅減少不必要的人力和物力投入，實時高度監控可視區域，了解現場人員的實際運作情況，并對發生的一切事務進行實時快速的反應，便于及時應對處理突發變故事件，以實現安全防范和安全管理的宏觀動態監控和微觀取證的目標。

4.1　總體設計方案

平臺總體采用云架構，如圖2所示，總體分為物、端/邊緣、云三大部分。

圖2 平臺功能總體架構圖

物：主要指作業場所的攝像機設備；

端/邊緣設備：主要用于接入邊緣，接入攝像機視頻流數據，經過智能識別后將檢測結果傳遞到云端，以減少鏈路帶寬占用；

云端：是系統應用的核心，總體采用IAAS、PAAS、SAAS三層架構。IAAS層通過虛擬化技術，使得整個物理計算資源可動態調配。PAAS層采用容器和調度技術，使得應用發布輕松便捷，同時可監控和動態分配應用占用資源。SAAS層則主要面向用戶提供各種業務應用功能。

整個系統核心分為上下兩個層次，如圖3所示，底部三層為視頻數據接入層，主要為現場監控畫面與異常檢測數據接入、人臉識別數據接入；上層為用戶應用系統層，主要為最終用戶提供系統功能，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、系統管理、移動APP應用等功能。

圖3 系統功能架構圖

圖4 平臺部署架構

整體網絡部署結構較為簡潔，如圖4所示，平臺整體部署在用戶內部視頻監控網絡內，不影響生產運行網絡，拓撲接入結構，以現場已有的網絡結構為主，通過視頻交換機并行接入視頻監控網絡。

4.2　方案建設

4.2.1　預警模型

本文采用的AI巡檢算法LeNet-5主要是基于深度學習和模式識別的原理。

首先，需要構建一個適用于光伏電站設備巡檢的深度學習模型。該模型通常采用卷積神經網絡（CNN）結構，通過大量的標注數據進行訓練，學習設備的正常狀態和故障狀態的特征表示。在訓練過程中，通過反向傳播算法調整模型的參數，使得模型能夠準確地對輸入圖像進行分類和識別。

LeNet-5算法結構如圖5所示。

圖5 LeNet-5算法結構圖

LeNet-5共包含8層：

C1層是一個卷積層，由6個特征圖FeatureMap構成。特征圖中每個神經元與輸入為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個可訓練參數（每個濾波器5×5=25個unit參數和一個bias參數，一共6個濾波器，共(5×5+1)×6=156個參數），共156×(28×28)=122,304個連接。

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

C3層也是一個卷積層，它同樣通過5×5的卷積核去卷積層S2，然后得到的特征map就只有10×10個神經元，但是它有16種不同的卷積核，所以就存在16個特征map了。C3中每個特征圖由S2中所有6個或者幾個特征map組合而成。為什么不把S2中的每個特征圖連接到每個C3的特征圖呢？原因有兩點：第一，不完全的連接機制將連接的數量保持在合理的范圍內；第二，也是最重要的，其破壞了網絡的對稱性。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（希望是互補的）。

S4層是一個下采樣層，包含16個5×5的特征圖。每個單元與C3層相應特征圖的2×2鄰域相連，S4層有32個可訓練參數，2000個連接。

C5層是一個卷積層，包含120個特征圖。每個單元與S4層的全部16個單元的5×5鄰域相連，C5特征圖大小為11，構成S4和C5之間的全連接。C5層有48120個可訓練連接。

F6層有84個單元，與C5層全相連，有10164個可訓練參數。F6層計算輸入向量和權重向量之間的點積，加上偏置后傳遞給sigmoid函數產生單元狀態。

輸出層由歐式徑向基函數單元組成，每類一個單元，每個單元有84個輸入。

為了提高巡檢算法的準確性和魯棒性，可以引入遷移學習技術。利用在其他相關領域或任務上訓練好的模型參數，可以加速模型在光伏電站設備巡檢任務上的收斂速度，并提升性能。

利用上述算法模型，結合現場需求和數據，本文實現的主要預警應用包括：

（1）安全帽檢測：對光伏視頻監控畫面中人員頭部未正確佩戴標準安全帽的行為進行檢測，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、藍色。

（2）工作服檢測：對進入生產現場人員進行分析，檢測畫面中出現的人員及肩部特征，根據穿戴合規準則獲得人體局部目標區域位置，并對穿著長袖情況進行判別。若畫面中的人員出現穿著長袖露出上胳膊的情況，則標記違規人員并上報違規事件，并通過告警等方式通知管理員。

（3）煙火檢測：對熱成像監控攝像頭獲取到的實時視頻流進行分析，若檢測出監控畫面中出現煙火，須上報著火異常事件，并通過告警等方式通知管理員；若有火情，監控畫面中一般會出現肉眼可見的煙霧，若檢測出監控畫面中出現可見光煙，須上報冒煙異常事件，并通過告警等方式通知管理員；一旦發現火光、煙霧告警，則自動識別為嚴重告警，系統后臺彈圖顯示告警信息。

（4）異常檢測：對監控攝像頭獲取的實時視頻流進行分析，對畫面中異常高溫進行監測。若獲取到異常高溫信息，須立即發出預警，并上報異常事件。

（5）操作檢測：在電氣倒閘、GIS等區域須對監控攝像頭獲取到的實時視頻流進行分析，自動識別監控范圍內是否出現單人作業行為，若發現單人操作，立即告警同時上報違規事件。

（6）入侵檢測：在光伏場區對監控攝像頭獲取到的實時視頻流進行分析，自動識別監控范圍內是否出現人員進入光伏區域，若發現人員入侵，立即告警同時上報違規事件。

4.2.2　技術實現

本文的智能化光伏巡檢系統，在延慶某光伏場站進行了實施驗證。其實際系統結構如圖6所示。

圖6 智能化光伏巡檢系統結構圖

該系統核心功能包括：

（1）自動巡檢：系統通過無人機、機器人或固定攝像頭自動采集圖像和傳感器數據，實現全面細致的巡檢。

（2）圖像識別與故障診斷：深度學習模型對采集圖像進行特征提取和識別，結合預設規則準確判斷設備狀態。

（3）實時監控與預警：系統實時監控設備狀態和關鍵指標，發現異常立即觸發預警，通知運維人員處理。

（4）數據分析與報告：系統統計分析巡檢數據，生成詳細報告和優化建議，支持運維決策。

（5）系統集成與擴展：系統與現有光伏電站管理系統無縫對接，支持定制化開發，滿足特定需求。

實施光伏巡檢系統后，取得了顯著效果：

（1）提高了巡檢效率：系統大幅減少了人力投入，降低了運維成本。

（2）提升了巡檢準確性：深度學習和圖像識別技術降低了漏檢和誤檢率。

（3）實現了實時監控與預警：系統可以及時發現潛在故障，防止了故障擴大。

（4）優化了運維決策：數據分析結果和報告支持運維決策，提高了發電效率和運行穩定性。

光伏巡檢系統有效提升了運維效率和質量，達到了預期效果，為電站安全穩定運行提供了保障。隨著技術進步和應用拓展，系統將在未來發揮更大作用。

5　人工智能在光伏安全檢測中的優勢與局限性

光伏安全檢測對確保系統穩定運行和性能發揮著至關重要的作用。AI技術在此領域的應用既帶來優勢也存在局限，以下分別進行分析。

5.1　優勢分析

（1）提升了檢測效率與準確性

AI技術能高效處理大量數據，它通過機器學習算法分析光伏系統運行數據，提高了檢測效率并準確識別了潛在問題。例如，深度學習算法可快速準確識別光伏板表面缺陷，減少漏檢和誤檢。

（2）實現遠程監控與管理智能化

AI技術使得通過傳感器和攝像頭采集的數據能夠實現光伏系統的實時監測和智能分析，從而提升了系統的響應速度和管理效率，能夠快速發現并解決問題，減少了停機時間。

（3）降低人工成本與風險

AI技術通過自動化檢測和預警減少了對人工巡檢和維護的依賴，從而降低了人力資源成本并減少了人為因素風險，提升了工作安全性。

5.2　局限性分析

（1）對數據質量與數量的高要求

AI技術依賴高質量的數據。數據采集的不完整或不準確會降低算法的準確性和可靠性。因此，確保數據的質量和充足數量是關鍵，這可能增加建設和運維成本。

（2）技術成熟度與人才需求限制

AI技術的應用需專業團隊開發和維護算法模型，對技術人才有較高需求，對小規模或資源有限企業構成挑戰。

（3）法律法規挑戰

AI技術的引入帶來數據安全和隱私保護的新挑戰。因此，需加強數據安全保護，防止數據濫用，并遵守隱私法規。

AI技術在光伏安全檢測中提升了效率、準確性和安全性，但也面臨數據質量、技術人才和法規遵循等方面的挑戰。為實現AI技術的高效、安全應用，需不斷創新技術和完善管理措施。

6　未來發展趨勢與展望

隨著科技的不斷發展，光伏安全檢測領域正經歷著一場深刻的變革。各種新技術的融合與應用，使得光伏安全檢測更加智能化、高效化、精準化。未來，光伏安全檢測將繼續朝著智能化、高效化、精準化的方向發展，為全球可持續發展提供強有力的支持。

首先，技術融合將是光伏安全檢測的重要發展趨勢。物聯網、大數據、云計算等技術的不斷成熟，將為光伏安全檢測帶來新的機遇。通過物聯網，可以實現對光伏設備的實時監控，可以及時發現潛在的安全隱患；通過大數據分析，可以對光伏設備的安全狀況進行智能評估，為運維人員提供了決策依據；通過云計算，可以實現光伏安全檢測數據的遠程存儲和分析，提高了檢測效率。

其次，應用拓展將為光伏安全檢測帶來更多的商業機會。隨著光伏產業的快速發展，光伏安全檢測的需求也在不斷增加。未來，光伏安全檢測將從單一的設備檢測，向系統級檢測拓展，將涵蓋光伏電站的設計、建設、運營等各個環節。此外，光伏安全檢測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，以滿足不同應用場景的需求。

在未來的光伏安全檢測領域，以下幾個方面的技術發展值得關注：

（1）無人機巡檢技術：無人機巡檢技術可以大大提高光伏安全檢測的效率和準確性，降低了人工巡檢的成本和風險。通過搭載高清攝像頭和紅外熱像儀等設備，無人機可以實現對光伏設備的全方位實時監測，可以快速發現安全隱患。

（2）智能傳感器技術：智能傳感器可以實現對光伏設備的關鍵參數的實時監測，為光伏安全檢測提供精確的數據支持。此外，智能傳感器還可以實現故障預警功能，可以提前發現潛在的安全隱患，降低事故發生的風險。

（3）虛擬現實與增強現實技術：虛擬現實與增強現實技術可以為光伏安全檢測提供直觀、便捷的操作界面，幫助運維人員更好地理解設備結構和運行狀態。通過虛擬現實與增強現實技術，運維人員可以在虛擬環境中進行設備巡檢和維護，提高了工作安全性和效率。

（4）人工智能技術：人工智能技術可以實現對光伏安全檢測數據的智能分析和處理，為運維人員提供更加精準的檢測結果和建議。通過深度學習等技術，人工智能可以對光伏設備的安全狀況進行預測和評估，為運維決策提供有力支持。

7　結論

在工業領域，視覺AI安全技術已成為提升生產安全管理效率的關鍵工具。它集成了感知設備和深度學習算法，充當著“眼睛”和“大腦”的角色，能夠利用強大的計算能力快速準確地解析、分類和分析圖像和視頻，能夠提供傳統監控系統不具備的新功能和能力。

安全預警平臺是視覺AI技術的應用實例，它解決了傳統視頻監控模式下人力消耗的問題，并從事后查證轉變為主動視頻防控，實現了質的飛躍。該平臺結合了人工智能、深度學習、GPU和大數據等最新技術，并針對工業場景開發的預警模型，構建了實時視頻分析安全態勢預警平臺，不僅能避免重大安全事故，還能提前發現潛在隱患，為安全生產提供了保障。

視覺AI安全生產預警平臺的建設顯著減少了人力和物力的投入，實現了對可視區域的高度實時監控，可以監測和控制現場人員的實際操作情況。通過實時快速的反應能力，及時應對突發事件，實現了安全防范和管理的目標。這種技術的應用提高了工業企業安全生產管理的效率，同時降低了成本。

盡管視覺AI安全技術在工業安全管理方面具有巨大潛力，但其應用也面臨挑戰，如隱私保護、算法準確性、系統穩定性等，需要持續的技術創新和改進。同時，還需關注技術的倫理道德和法律法規問題，確保其應用符合道德和法律規范。

總體來講，視覺AI安全技術在工業生產管理中的應用帶來了顯著的變革，提高了管理效率，降低了成本，為工業安全提供了全面高效的解決方案。然而，我們仍需關注和解決該技術可能面臨的挑戰，以確保其合理、安全、可持續地應用于工業生產管理中。

作者簡介：

康　勇（1984-），男，陜西神木人，工程師，碩士，現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管理方面的研究。

田順紅（1991-），男，河北保定人，助理工程師，現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化方面的研究。

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摘自《自動化博覽》2024年6月刊