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产品选型就用光电查

基于模式识别方法的光伏系统跟踪器故障检测

DOI：10.1002/etep.2771 期刊：International Transactions on Electrical Energy Systems 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36

摘要： 在许多光伏电站中，光伏组件安装在跟踪系统上。这些系统通过将光伏组件固定在可移动结构中，始终保持与天空中最亮点垂直的位置，从而全天获取最大太阳能量。然而，这类系统存在降低效率的问题。通?？刹捎媚渴蛹觳榛蚋丛臃椒ɡ醇觳庹庑┪侍?，但这些方案往往导致延误或成本高昂。为解决这些问题，本文提出一种新的检测方法——基于模式识别分析技术，通过分析多个太阳能电池板的图像来识别跟踪系统中出现故障的光伏组件。该方法先对图像进行预处理，再根据光伏电池的质心确定组件朝向：既可通过统计矩计算角度，也能利用组件顶点两个光伏电池质心连线的斜率来测算。文中通过多个测试案例验证了该方法的可行性。

关键词： 模式识别图像处理跟踪器光伏电站故障检测光伏组件

作者： Tito G. Amaral，V. Fern?o Pires

AI智能分析

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研究概述实验方案设备清单

研究目的

提出一种基于模式识别分析的光伏系统跟踪器故障检测新方法，无需使用传感器和大量数据。

研究成果

所提出的模式识别方法能够检测出与光伏面板相关的跟踪器故障。结果表明，该方法可在图像中区分多个光伏面板并获取其全部倾角。通过对比各面板的不同倾角，即可识别出存在故障的面板。

研究不足

分类精度受图像空间分辨率和图像量化的影响。增大光伏组件与相机之间的距离时，需要更高的空间分辨率才能成功对每个光伏电池进行分类。当相机与光伏组件之间距离较大时，使用较低空间分辨率的图像且对比度降低会导致难以单独检测光伏组件的每个电池。

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