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小型光伏热斑的全卷积网络模型检测

摘要:

在光伏发电越来越成熟的当下,光伏组件的维护也成为了一大难题.为避免环境影响下产生的光伏热斑损害光伏板,从而导致发电效率下降,以及当前的检测手段中小型热斑经常被漏检的情况,结合无人机检测清理时对速度和准确性的需要,针对传统的两级检测方法,搭建了基于ResNet(Residual Network)残差网络的全卷积网络模型,并进一步使用灰度化、滤波及边缘梯度拟合等方法对模型评估条件进行改进,实现对光伏板上热斑的准确定位.实验结果表明,改进后的全卷积网络模型对小型光伏热斑同样有着很好的检测效果,检测时间减少了60%.该模型的应用不但满足了光伏检测中对于实时性的要求,而且成本较低、移植性较强,可以适用于绝大部分场景,大大降低了对环境和光伏组件工作状态的要求.

关键词: 光伏热斑;全卷积网络;池化;位置敏感得分图;残差网络;边缘检测;

作者: 王奇;任一峰;王璐

作者单位: 中北大学电气与控制工程学院

刊名: 《测试技术学报》

Journal: Journal of Test and Measurement Technology

年,卷(期): 2022, (3)

在线出版日期: 2022年06月30日

页数: 7

页码: 199-205