自律型太陽光発電検査、デジタル ツイン作成のためのマルチ-ドローン プラットフォーム

新しいドローン ベースの検査アプローチは、実用規模の太陽光発電における増大する課題の 1 つである、限られた運用期間内でますます大規模化する太陽光発電サイトから正確なデータを収集する方法に対処することを目的としています。-

 

イスラエルのテクノロジー企業 vHive は、自律飛行計画、熱画像、(赤、緑、青) RGB マッピング、デジタル ツイン機能を組み合わせて、太陽光検査中に複数のドローンを調整するソフトウェア プラットフォームを開発しました。同社によると、このシステムは、太陽光発電事業者が高度な専門知識を持つドローン操縦士に頼ることなく大規模な調査を実施できるように設計されているという。{1}

 

このテクノロジーは、カスタムメイドの航空機ではなく、市販のドローンに基づいています。{0}} vHive の創設者兼最高技術責任者 (CTO) であるダニエル・トーマー氏は、同社の焦点は新しいドローンの開発ではなく、ドローン群を効率的に運用するために必要なソフトウェア インフラストラクチャを作成することにあると説明しました。

 

「私たちは最初から大規模なデジタル化を検討していました」と彼は pv マガジンに語った。{0} 「製品の観点から見ると、既製のドローンを使用するなどの製品決定につながりました。」--

 

このプラットフォームは現在、DJI Matrice 4 Thermal ドローンをサポートしており、同社によれば、これは熱検査に費用対効果の高いソリューションを提供すると述べています。-トーマー氏によると、各ユニットの価格は約 7,500 ドルで、大規模な検査セットアップの一部として簡単に輸送できます。

 

複数のドローンを連携させる
vHiveによれば、主な技術的課題はドローン自体ではなく、単一の検査ミッション中に複数の航空機を調整することだという。 「1台のドローンはシンプルです。ボタンをクリックすると飛行します」とトーマー氏は言う。 「2 台のドローンを同時に飛行させる必要がある場合、自分で行う場合は、そのようなことを行う必要がありますが、それは不可能です。」

 

同氏は、複数のドローンを手動で調整するには、位置、高度、飛行経路に関する情報を含むオペレーター間の継続的な通信が必要であると説明しました。 「複数のドローンを使用したい場合、これもまた不可能になります」と彼は言いました。 「艦隊の調整と、包括的な方法ですべてを収集するオーケストレーションは、システムが行っていることです。」

 

 

ドローンは編隊を組んで飛行するのではなく、PV サイトの別々のエリアに割り当てられます。ソフトウェアはアルゴリズムを使用して検査エリアをセクションに分割し、各ドローンに独自の領域を割り当てます。 「私たちは高度なアルゴリズムを採用してエリアをさまざまな地域に分割しており、それぞれのドローンが独自の地域をカバーしています」とトーマー氏は語った。

 

同社は、安全性を高めるためにドローンを意図的に分離していると述べた。ドローンのバッテリーが切れると、オペレーターはバッテリーを交換してミッションを再開します。 「オペレーターはフライトオペレーターではなくバッテリーマネージャーになります」とトーマー氏は説明した。 「バッテリーを交換するだけで、ドローンは継続的に上下し続けます。」

 

毎日のウィンドウ
大規模な太陽光発電プラントでは、特に熱測定には適切な気象条件と放射照度条件が必要であるため、従来の検査方法には特別な課題があります。

 

トマー氏は、オペレーターは多くの場合、1 日あたりの熱検査の時間枠が限られていることが多いと述べました。 「実際にサーマルスキャンを実行できる時間枠は非常に短いです」と彼は述べました。 「4時間から5時間、6時間くらいで終わります。」

 

気象条件の変化によりその期間を逃すと、大幅な遅れが生じる可能性があると同氏は付け加えた。したがって、複数のドローンを同時に操作できる機能は、適切な条件下で収集されるデータの量を最大化することを目的としています。

 

 

トーマー氏によると、必要なドローンの数は太陽光発電所の規模とレイアウト、設置された容量密度によって異なります。

 

ただし、並行操作により検査時間を大幅に短縮できると同氏は述べた。 「1 台のドローンで 1 時間かかる場合、2 台のドローンで 30 分かかります。」と彼は言いました。 「それから、3 分の 1 は 3 機のドローン、そして明らかに 4 分の 1 は 4 機のドローンです。」

 

同氏は、1人で操縦するドローンの数を増やすのには事実上限界があるとも付け加えた。非常に大規模な現場の場合、同社は複数のドローンを操作する複数のチームを使用することを推奨しています。

 

自律運転
このプラットフォームの重要な要素は、現場オペレーターに必要な専門知識のレベルを軽減することです。 vHiveのマーケティングディレクター、ナオミ・ストール氏は、経済的利点の一部は、高度に専門化されたドローンパイロットの必要性を回避することにあると述べた。 「これらすべてのドローンに単一の乗組員を使用することの経済性について話すとき、私たちは高度に熟練した専門パイロットではない乗組員について話しているのです」と彼女はpvマガジンに語った。

 

彼女によると、既存の現場作業員が検査を実施できるようにすることで、運用コストが削減され、大規模なドローン調査がより現実的になる可能性があります。{0} Tomer 氏は、このプラットフォームではオペレーターによる最小限の操作しか必要としないと付け加えました。航空機を手動で制御する代わりに、ユーザーはソフトウェア インターフェイスを通じて検査したいエリアを選択します。

 

 

「ログインするだけでいいのです」と彼は言いました。 「システムは情報を保持します。私たちはあなたの資産をデジタル化するので、それがどこにあるかを正確に把握します。」

 

ソフトウェアには、行、構造、モジュールなどのサイト レイアウトに関する情報がすでに含まれています。オペレーターは関連するセクションを選択するだけで、システムが自動的にドローンを発射します。 「プロセスにスティックはありません」とトマー氏は言いました。 「スティックは専門家のためのものです。私たちはスティックをしません。それは自律的です。」

 

熱画像とデジタルツイン
検査プロセスでは、熱画像と RGB 画像を組み合わせます。 vHive によると、ドローンは飛行中に熱データと従来の画像の両方を収集します。 「検査プロセスの最後に、実際には 2 枚のオルソ写真が得られます」とトーマー氏は説明しました。 「温度の正確な熱読み取りと RGB オルソフォトを備えた熱的なもの。」

 

RGB 画像はモジュールの亀裂などの問題を特定するための視覚的な情報を提供し、熱画像は温度異常の検出に役立ちます。

 

同社は検査を超えて、デジタルツインテクノロジーをプラットフォームの 2 番目のコンポーネントとして位置付けています。 Tomer 氏は、vHive には現場でのデータ取得と資産のデジタル理解という「2 つの半球」があると説明しました。

 

「もう一方の半球は、この分野をデジタルで理解することです」と彼は言いました。

 

同社は、デジタル ツインによって太陽光発電資産の詳細な 3 次元表現を提供できるため、事業者が不必要な現場訪問を回避できると述べています。{0}

 

「太陽光発電に関して、私たちが現在行っていることは、現場についての高度な理解を提供することです」とトーマー氏は述べ、このプラットフォームはCADおよびBIMモデルに関連するアプリケーションをサポートできると付け加えた。

 

vHive によると、太陽光発電プロジェクトの規模の拡大と人工知能インフラストラクチャに関連した電力需要の増加により、より効率的な検査方法の需要が生じています。

 

「AI革命が近づいており、高いエネルギー需要により、特に再生可能エネルギー分野で太陽光発電の規模が拡大している」とトーマー氏は述べ、太陽光発電所が数百メガワットに拡大するにつれ、手作業による検査はますます現実的ではなくなっていると指摘した。 「これほど大規模な太陽光発電施設がある場合、現時点では人手による調査はまったく不可能です」と彼は言いました。-

 

同社は、顧客数については明らかにしていませんが、自社のプラットフォームはすでに現実世界のプロジェクトで使用されていると述べました。{0}