(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210767735.1 (22)申请日 2022.07.01 (71)申请人 华能承德风力发电有限公司 地址 067000 河北省承 德市围场县御道口 牧场 (72)发明人 段瑞龙　王吉超　由梓墨　汤吉伍　 何雪亮　张天赐　 (74)专利代理 机构 成都睿道专利代理事务所 (普通合伙) 51217 专利代理师 贺理兴 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G08B 7/06(2006.01)G08B 17/12(2006.01) (54)发明名称 集中式光伏电站光伏发电单元火警智能监 控系统 (57)摘要 本发明涉及光伏电站安全检测技术领域， 具 体而言， 涉及集中式光伏电站光伏发电单元火警 智能监控系统， 包括集中式光伏电站， 所述集中 式光伏电站设置有： 预测模块， 获取周边环境及 气候数据， 根据预设的探测模块采集光伏发电单 元的多个隐患数据， 计算获取光伏发电单元的隐 患指数， 基于光伏发电单元的隐患指数构建火警 预测模型， 完成对光伏发电单元隐患的预测； 定 位模块， 布设多个基站及监控云台至光伏发电单 元的各个区域， 以获取各个基站的经纬度信息与 监控云台的水平俯仰角信息， 结合预设的光伏发 电单元三维模型构建DEM观测模型， 完成对光伏 发电单元火警隐患的定位； 预警模块， 基于多个 基站的有线通信传输， 以完成对光伏发电单元火 警隐患的预警。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115035479 A 2022.09.09 CN 115035479 A 1.集中式光伏电站光伏发电单元火警智能监控系统， 包括集中式光伏电站， 其特征在 于， 所述集中式光伏电站设置有： 预测模块， 获取周边环境及气候数据， 根据预设的探测模块采集光伏发电单元的多个 隐患数据， 计算获取光伏发电单元 的隐患指数， 基于光伏发电单元 的隐患指数构建光伏发 电单元火警预测模型， 完成对光伏发电单 元火警隐患的预测； 定位模块， 布设多个基站及监控云台至光伏发电单元的各个区域， 以获取各个基站 的 经纬度信息与监控云台的水平俯仰角信息， 结合预设的光伏发电单元三维模型构建DEM观 测模型， 完成对光伏发电单 元火警隐患的定位； 预警模块， 基于多个 基站的有 线通信传输， 以完成对光伏发电单 元火警隐患的预警。 2.根据权利要求1所述的集中式光伏电站光伏发电单元火警智能监控系统， 其特征在 于， 所述光伏发电单元的多个隐患数据包括： 温度隐患数据、 湿度隐患数据、 雨量隐患数据、 风力隐患数据。 3.根据权利要求2所述的集中式光伏电站光伏发电单元火警智能监控系统， 其特征在 于， 所述光伏发电单 元的隐患指数的计算公式如下： Rcol＝(W+X+Y+Z) ‑V 其中， Rcol为光伏发电单元的隐患指数， W为温度隐患数据， X为湿度隐患数据， Y为雨量 隐患数据， Z为风力隐患数据， V为干扰因素， 干扰因素由光伏发电单元及气候数据所获取， 包括光伏发电单 元的植被覆盖数据、 季节数据以及雪量覆盖数据。 4.根据权利要求1所述的集中式光伏电站光伏发电单元火警智能监控系统， 其特征在 于， 所述监控云台包括： 多个视觉传感器、 交换机、 客户端、 管理平台、 NVR、 GIS显示设备； 多 个所述视觉传感器分别通过网线与所述交换机连接， 所述交换机分别通过网线与所述客户 端、 管理平台、 NVR连接， 所述 NVR通过VGA线与所述GIS显示设备 连接； 其中， 多个所述视觉传感器的监测数据通过ZigBee有线通信传输至预设的中心节点 处， 中心节点通过ZigBee有线通信上传至视觉网络内， 所述视觉网络内预设有识别模块， 以 表征光伏发电单 元原始图像与火警图像的相似值， 完成对火警图像的识别。 5.根据权利要求4所述的集中式光伏电站光伏发电单元火警智能监控系统， 其特征在 于， 所述识别模块内设置有火警图像识别模型， 其构建过程如下： 以各个监控云台作为边缘节点， 布设至光伏发电单元的各个区域， 获取不同区域的光 伏发电单 元图像， 经 预处理后， 进入下一 步骤； 对不同区域的光伏发电单元图像进行特征提取， 以作为训练集样本， 获取历史火警图 像， 同样依次经过预 处理、 特征提取， 得到火警图像特征， 以作为测试集样 本， 分别输入至经 Dropout算法优化后的火警图像识别模型中进行训练， 得到 完成训练的火警图像识别模型； 将完成训练的火警图像识别模型布设至各个边缘节点内， 判断不同区域的光伏发电单 元图像与火警 图像的相似值是否达到阈值， 若否， 则重新采集不同区域的光伏发电单元图 像； 若是， 则判定发生火警， 完成对火警图像的识别。 6.根据权利要求5所述的集中式光伏电站光伏发电单元火警智能监控系统， 其特征在 于， 所述Dropout算法的计算公式为： r＝h·f(ωx+b) hj～Bernouli(p)权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115035479 A 2其中， x为输入， f为激活函数， h为二值掩膜矩阵， h中的元素hj以伯努利概率p随机 取值0 或1， ω为神经 元的权值。 7.根据权利要求1所述的集中式光伏电站光伏发电单元火警智能监控系统， 其特征在 于， 所述DE M观测模型内还设置有异常数据判定算法， 其计算公式如下： 其中， M为观测结果数据集， 为观测结果数据的平均值， 为观测结果 数据的标准差， k 为系数。 8.根据权利要求1所述的集中式光伏电站光伏发电单元火警智能监控系统， 其特征在 于， 多个所述基站划分为： 主控基站、 设定个数的中转基站以及中转基站对应的多个警报 基 站； 所述主控基站通过第一设定频段信号与设定个数 的所述中转基站有线通信连接， 所述 中转基站通过第二设定频段信号与其对应的多个所述警报基站有线通信连接； 其中， 所述 中转基站与所述警报基站内均设置有号角扬声器、 声光报警器以及音量控制器， 以完成对 光伏发电单 元火警隐患的预警。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115035479 A 3