盡管熱像儀已廣泛用于光伏領域，但這并不意味著光伏領域的熱成像測量是簡單的。

這里，有一些不容忽視的測量技巧、提示和選型要素，幫助您在使用或選型熱像儀時事半功倍。

光伏電站的熱成像測量技巧

01 氣象先決條件

應在晴朗、干燥且伴有強烈太陽輻射的天氣條件下進行測試。如果在測量期間，太陽輻射發(fā)生變化，例如因為烏云過多而導致，那么暫停測量。

為了實現(xiàn)盡可能更高、從而易于檢測到的溫度梯度，我們建議在室外溫度較低的時候（例如：早晨或者傍晚）開展測量工作。此外，還會將因為風力而導致的電池板冷卻效應納入考慮范圍。

云的反射是可見的

02 對準角度

在熱成像測量期間，熱像儀與光伏組件之間的對準角度非常關鍵。輻射的能量取決于方向，即在紅外溫度測量期間，熱像儀與組件表面的對準角度應為 60°- 90°。光伏組件應對齊，以盡可能與太陽輻射的方向垂直。

角度相關的測量錯誤可能會導致溫差和偽反射等等。應確保測量圖像不受反光的影響，例如熱像儀本身、測量技術人員、太陽或者附近建筑物的反射。反射輻射也能被熱像儀檢測到。隨著視角的移動，可以通過視角的變化來確定是否存在并避免反射問題。

測量組件時，正確對準

如果光伏電池板支架下的空間允許，還可以從背面拍攝熱圖像，這幾乎可以排除所有反射因素，而且可達到更高的發(fā)射水平。傳熱足以能夠評估背面的溫度分布。這意味著可以避免不正確的測量和錯誤的讀圖。

從背面拍攝電池板得到的熱圖像

避免錯誤分析熱圖像的提示

點此展開

01 讀圖和評估

在評估熱圖像時，如果在熱圖像上存在顯著溫差，那么這未必意味著受影響的組件存在故障。例如，可疑的熱圖像可能指示的是灰塵造成的局部遮蔽。同時，單個損壞的單元未必會導致整個電池板性能損失。只有面板的整個子部份發(fā)生故障才會導致重大的性能損失。因此有必要開展目視檢查、特征曲線測量或者電致發(fā)光測量等額外檢查，以確定故障的疑似起因。

在分析熱圖像顯示的單點或單個區(qū)域溫度時，應特別小心。例如，寒冷天氣時的天空輻射反射在熱圖上，操作員可能誤認為湛藍的夏季天空輻射。我們建議使用ΔT 數(shù)值，并注意面板內的極端溫差，或者與相鄰光伏面板上的溫度做比較。

02熱點未必指示單元存在瑕疵

并非每個熱點都意味著光伏組件中存在故障。例如，由于組件表面的傳熱，安裝系統(tǒng)和連接點可能可見。存在顯著溫差的組件未必有故障，可能只是存在灰塵，予以清潔即可。

背面的連接點可見

03溫標范圍

調整熱像儀的溫標范圍對故障的識別十分重要。在自動模式下，熱像儀會自動檢測最熱和最冷點，并調節(jié)整個范圍中的色彩對比度。因此，使用熱像儀進行多次大面積的檢測，有助于正確調整熱圖像的對比度。

手動調整

自動調整

用于光伏運維的熱像儀選型因素

針對光伏電站運維的熱像儀，往往有較高的參數(shù)要求。在選型時，建議參考如下因素：

01

FEATURE

紅外分辨率或者空間分辨率

空間分辨率（單位為mrad）描述了熱像儀在一定距離識別對象（例如：單個故障組件）的能力。由于空間分辨率與探測器的紅外分辨率有關，因此在大型光伏系統(tǒng)以及從遠距離測量的情況下，推薦使用至少 320 × 240像素（76,800個測量點）紅外分辨率的熱像儀。

大空間分辨率利于大型設施的檢查

02

FEATURE

熱靈敏度(NETD)

熱靈敏度描述了熱像儀識別目標表面溫度變化的能力。例如，0.05 °C（或者50 mK）的熱靈敏度意味著熱像儀可以識別的最小溫度變化是0.05 °C，并且在顯示器上進行不同的色彩分級。熱靈敏度參數(shù)越低，生成的紅外圖像質量越佳。

在相同像素數(shù)下，不同NETD參數(shù)的熱圖對比

03

FEATURE

可更換鏡頭

除了探測器的紅外分辨率以外，鏡頭的視場角也會影響空間分辨率。為了節(jié)約測量時間，可以從一個高平臺位置使用熱像儀進行掃描檢測，這時應選擇配有可更換長焦鏡頭的熱像儀。

使用長焦鏡頭，遠距離拍攝的屋頂光伏電池板熱圖

04

FEATURE

紅外分析軟件

分析軟件（例如：testo IRSoft）支持優(yōu)化和分析熱圖像，并可確保清楚地展示和記錄圖像中的結果。軟件應直觀、設置清楚且交互友好。在testo IRSoft中，使用預定義的報告模板，在幾分鐘內就可創(chuàng)建有意義且專業(yè)的報告。

光伏組件的溫度分布直方圖

上圖展示了光伏組件的溫度分布直方圖?？梢詮拇酥狈綀D中讀取各方面的信息。當溫度平均值為53.4 °C的時候，最大值高達77.9 °C，而最小溫度值為38.7 °C。

通過占比---（表示為百分比），可以得出有關有多少個單元處于臨界溫度范圍的結論。示例中的直方圖顯示了所有溫度數(shù)值的大約55%高于63 °C，比53.4 °C的平均值高出了 10 °C。

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審核編輯 ：李倩