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基于多尺度伸缩卷积与注意力机制的光伏组件缺陷分割算法
1
作者 党宁 李世峰 于坤義 《电子技术应用》 2025年第4期66-71,共6页
无人机在光伏系统的巡检过程中需要对光伏组件的缺陷进行准确和快速识别,为此提出了一种基于多尺度伸缩卷积与注意力机制的光伏组件缺陷分割网络。首先在传统的U-Net网络每个Stage加入多尺度伸缩卷积模块,从而对光伏组件缺陷进行分割,P... 无人机在光伏系统的巡检过程中需要对光伏组件的缺陷进行准确和快速识别,为此提出了一种基于多尺度伸缩卷积与注意力机制的光伏组件缺陷分割网络。首先在传统的U-Net网络每个Stage加入多尺度伸缩卷积模块,从而对光伏组件缺陷进行分割,PA达到了98.61%,与传统U-Net、FCN网络进行对比分析,准确率分别提高了0.32%和1.17%,算法消耗时间0.054 s,相较于对比的分割算法提高了0.006 s~0.013 s;然后将分割后的缺陷掩码mask和原图进行与操作,最后通过轻量级网络MobileNetV3对光伏组件缺陷(热斑、裂缝、鸟粪)进行检测并分类,精确率达到了98.82%,与SqueezeNet、ShuffleNet V2和GhostNet网络进行对比,分别提高了0.43%、1.08%和0.8%,平均检测时间0.026s,相较于对比的检测算法提高了0.002s~0.036s。实验结果表明基于多尺度伸缩卷积与注意力机制的光伏组件缺陷分割网络具有较高的准确率和识别速率。 展开更多
关键词 光伏组件缺陷 注意力机制 多尺度伸缩卷积 U-net网络 MobileNetV3网络
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基于AI的光伏组件缺陷自动识别系统设计与实现
2
作者 毛锐 《通信电源技术》 2024年第24期19-21,共3页
光伏组件在长时间使用中容易出现裂纹、污损以及热斑等缺陷,这些缺陷若不及时发现和处理,将会影响发电效率和组件寿命。针对这一问题,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与迁移学习技术的缺陷识别方法。通过对大量光伏组件缺陷图像的训练... 光伏组件在长时间使用中容易出现裂纹、污损以及热斑等缺陷,这些缺陷若不及时发现和处理,将会影响发电效率和组件寿命。针对这一问题,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与迁移学习技术的缺陷识别方法。通过对大量光伏组件缺陷图像的训练和测试,该系统能够自动识别出不同类型的缺陷并进行分类。实验结果表明,该系统在实际应用中具有较高的识别准确率和稳定性,有效提高了光伏组件缺陷检测的自动化程度,为光伏电站的智能运维提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 光伏组件缺陷 人工智能(AI) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network CNN) 迁移学习
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光伏电站典型风险分析
3
作者 李赛 王炳楠 +1 位作者 张彦军 杜琛 《太阳能》 2024年第11期23-30,共8页
通过分析近千份光伏电站的现场技术服务报告,从外观缺陷、遮挡缺陷、内部缺陷3个方面对光伏组件缺陷进行统计,并对造成缺陷的原因进行分析;分析造成光伏电站典型风险的原因,并针对典型风险提出一站式解决方案,该解决方案包括检测技术服... 通过分析近千份光伏电站的现场技术服务报告,从外观缺陷、遮挡缺陷、内部缺陷3个方面对光伏组件缺陷进行统计,并对造成缺陷的原因进行分析;分析造成光伏电站典型风险的原因,并针对典型风险提出一站式解决方案,该解决方案包括检测技术服务、整改方案提出及实施、整改效果评估等,通过采用该解决方案可确保光伏电站安全隐患的消除或降低及发电能力的提升。 展开更多
关键词 光伏电站 典型风险 光伏组件缺陷 火灾 发电量
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