【摘 要】
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光伏热斑故障是光伏组件在运行过程中,因部分电池片自身的特性的改变,从而成为负载消耗其它光伏组件能量并持续发热的现象。通常情况下,热斑故障是由于光伏电池组件被局部遮挡而引起的。对于这类非自身问题引起的热斑故障,一套能够进行实时监测的光伏热斑故障检测系统对延长光伏电池组件的寿命、降低发电成本都具有十分重要的意义。然而,传统的热斑检测方式效率较低、准确率不高,难以满足光伏电站实际需求。本文基于红外图像识
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光伏热斑故障是光伏组件在运行过程中,因部分电池片自身的特性的改变,从而成为负载消耗其它光伏组件能量并持续发热的现象。通常情况下,热斑故障是由于光伏电池组件被局部遮挡而引起的。对于这类非自身问题引起的热斑故障,一套能够进行实时监测的光伏热斑故障检测系统对延长光伏电池组件的寿命、降低发电成本都具有十分重要的意义。然而,传统的热斑检测方式效率较低、准确率不高,难以满足光伏电站实际需求。本文基于红外图像识别技术,研究设计了一种高效率、高准确率的光伏热斑检测系统,具体工作内容包括以下四点:(1)论述了光伏热斑故障产生的原因及其成像特点,分析了光伏热斑效应成因及其可能造成的危害。(2)针对人工巡检方式的盲点与低效问题,基于大疆M100无人机平台,设计开发了小型无人机自主航拍应用系统,用于高效航拍光伏电站,大大节约了时间和人力成本。(3)针对采集后的原始红外图像明暗差异大影响图像定位的问题,提出了基于光伏阵列区域局部灰度特征的高精度分割算法。本文的高精度分割算法基于局部标准差特征,辅以形态学膨胀、基于尺寸和位置信息筛选,实现了对光伏阵列区域的精确分割。(4)针对传统热斑检测方法的效率及准确率不高的问题,提出了利用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)高效地对光伏热斑故障进行检测。利用图像分块技术来划分光伏阵列的红外图像;基于光伏热斑红外特性,提取子图像块的温度特征,并采用SVM实现热斑检测。实验结果与系统实测表明,本文所采用的基于红外图像识别的光伏组件热斑检测方法不仅实现了热斑故障的有效识别,而且通过与传统的检测方式比较,其检测效率和准确率均较高,可以满足光伏电站的实际工作需求,能显著降低光伏热斑效应的危害。
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