【摘 要】
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在“碳达峰、碳中和”绿色经济体系的快速构建下,太阳能发电作为新能源的主要源动力发展迅速。但光伏组件在发电过程中因自身老化和室外环境等因素造成的热斑故障,严重影响了光伏电站安全、稳定、高效的运行。因此,光伏板热斑故障类型及位置的准确检测对提高电池组件的发电效率和安全运行具有重要意义。本文基于深度学习模型和图像处理技术构建了针对光伏板红外图像数据的热斑故障检测和热斑区域定位的模型,模型的实现从两方面完
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在“碳达峰、碳中和”绿色经济体系的快速构建下,太阳能发电作为新能源的主要源动力发展迅速。但光伏组件在发电过程中因自身老化和室外环境等因素造成的热斑故障,严重影响了光伏电站安全、稳定、高效的运行。因此,光伏板热斑故障类型及位置的准确检测对提高电池组件的发电效率和安全运行具有重要意义。本文基于深度学习模型和图像处理技术构建了针对光伏板红外图像数据的热斑故障检测和热斑区域定位的模型,模型的实现从两方面完成。其一,基于生成式对抗网络生成图像清晰、分类能力强的特点,结合图像重构来实现缺陷定位的思想构建了热斑故障检测及定位模型。模型由生成器、鉴别器和编码器三部分构成,该模型首先利用光伏板红外图像数据集训练生成器和鉴别器,训练完成后将网络参数固定;然后将编码器和训练好的生成器搭建成编码-解码的网络模型,通过数据集中的健康样本训练编码器;最后将测试样本依次输入鉴别器和编码-解码模型来分类热斑故障和定位热斑位置。仿真实验结果证明,对于数据集中的三类热斑故障,该模型热斑故障识别准确率和热斑区域定位精确度优于传统的一些热斑分类器模型和热斑图像分割方法。其二,基于记忆网络和自注意力机制的故障检测模型优化。本文利用记忆网络提高生成器重构的健康图像与真实数据健康状态的匹配度,提高了热斑的定位性能。为了进一步挖掘图像空间内部特征来提高热斑检测模型的整体性能,基于自注意力机制提出了SA-FDGAN热斑故障检测优化模型,并在模型训练中加入了双时间尺度更新和谱归一化方法。仿真实验结果证明,相比于原始模型和传统的分类器模型,SA-FDGAN模型对热斑故障类型的区分,并且热斑的定位精确度更高。本文通过仿真实验证明了热斑故障检测模型的可靠性,对光伏电站热斑的检测具有较好的实用性。根据多种开源数据集设计的仿真实验,证明SA-FDGAN故障检测模型具有普遍适用性,对于其他领域的故障检测和定位也具有参考价值。
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