【摘 要】
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太阳能作为一种清洁的、可再生能源,在新能源应用领域中占据越来越重要的地位,随着光伏发电技术的大规模应用,针对光伏发电过程中的工况监测、光伏电池的隐患及故障的检测和监控,必将是保障光伏发电安全生产过程中的一个重要环节。光伏组件出现热斑是光伏发电过程中经常遇到的问题,轻则会缩短组件的发电寿命,减少发电产出,重则引发火灾,造成更严重的经济损失。因此,对光伏发电生产过程中组件的热斑隐患进行预防和检测,对于
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太阳能作为一种清洁的、可再生能源,在新能源应用领域中占据越来越重要的地位,随着光伏发电技术的大规模应用,针对光伏发电过程中的工况监测、光伏电池的隐患及故障的检测和监控,必将是保障光伏发电安全生产过程中的一个重要环节。光伏组件出现热斑是光伏发电过程中经常遇到的问题,轻则会缩短组件的发电寿命,减少发电产出,重则引发火灾,造成更严重的经济损失。因此,对光伏发电生产过程中组件的热斑隐患进行预防和检测,对于提高发电可靠性并减少成本具有重要意义。基于图像识别技术的快速发展及生成对抗网络在数据集增强、图像分类领域的应用优势,针对光伏组件的热斑隐患检测,本文提出了基于生成对抗网络的热斑隐患识别定位方法。该方法的主要内容包括:（1）原光伏红外图像预处理;（2）光伏电池片红外图像数据集制作;（3）多种方法增强电池片图像数据集并对比效果;（4）训练生成对抗网络模型及分类效果验证;（5）设计基于生成对抗网络的热斑识别及定位模型。该方法解决了图像识别网络因数据集较小导致的训练不充分、过拟合问题,识别分类准确度高且识别过程更智能高效。此外,在光伏生产中经常使用组件中温度数据差值作为是否发生热斑的判定标准,所以本文制定了一种基于温度数据分析的评价标准,用于对热斑识别定位模型的准确度进行评价。实验表明,本文提出的热斑识别及定位方法可以准确、高效地对热斑隐患区域进行识别和定位,对于光伏电站热斑故障的检测具有较好的应用价值,对热斑隐患的预防具有参考价值。
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