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利用机器学习方法通过热红外成像进行光伏缺陷分类

DOI：10.1002/pip.3191 期刊：Progress in Photovoltaics: Research and Applications 出版年份：2019 更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要： 本研究探讨了在南非环境下，利用热红外图像检测和分类有缺陷光伏组件的深度学习与基于特征的方法。研究表明，VGG-16和MobileNet模型在缺陷分类方面表现良好。采用尺度不变特征变换(SIFT)描述符结合随机森林分类器来识别有缺陷的光伏组件。该方法的应用有望降低当前缺陷分类方法的成本。
作者： Christopher Dunderdale，E. Ernest van Dyk，Warren Brettenny，Chantelle Clohessy
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

本研究旨在解决光伏组件缺陷分类过程自动化需求日益增长的问题。在拥有数百万块运行中光伏组件的大型电站中，人工检测光伏组件根本不可行。当前的故障分析技术大致可分为两类：利用电学测量来检测故障的技术，以及不使用此类方法的其他技术（如红外热成像）。

研究成果

所提出的缺陷分析方法可辅助电站运维人员快速识别并修复缺陷，且只需投入最少的精力和成本。此外，该方法还能减少人工巡检需求，从而进一步降低光伏组件维护的总成本，使太阳能成为更具可行性和吸引力的能源生产方式。由于该方法是首次应用于光伏缺陷分析领域，本研究为该领域的知识体系增添了新的内容。

研究不足

该研究无法使用大型数据集，这对深度学习技术来说是一个局限。此外，由于样本不足以及类内变异过高，污垢类别未被纳入分析。

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