一种光伏组件的质检方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于光伏技术领域，提供一种光伏组件的质检方法，包括：获取光伏组件的红外图像；将所述红外图像输入训练好的温度识别模型，识别输出所述光伏组件的红外图像上均匀分布的各采样点的温度；根据所述光伏组件的红外图像上均匀分布的各个采样点的温度，生成所述光伏组件的温度分布图；基于所述光伏组件的温度分布图，判断所述光伏组件的质量。通过光伏组件清洗前后EL检测光伏组件温度差异来判断电池片质量。片质量。片质量。

【技术实现步骤摘要】
一种光伏组件的质检方法和装置


[0001]本专利技术涉及光伏
，特别涉及一种光伏组件的质检方法和装置。

技术介绍

[0002]在光伏领域，发电量是光伏系统里面最重要对指标之一，光伏发电站发电量预测应根据站址所在地的太阳能资源情况，并考虑光伏发电站系统设计、光伏方阵布置和环境条件等各种因素后计算确定。
[0003]对于光伏发电站来说，光伏发电站中的光伏组件的质量对于发电量尤为重要，因此要对光伏组件的质量进行监控。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对这种问题，本专利技术提供了一种光伏组件的质检方法和装置，对光伏组件清洗前后的温度进行判断，以对光伏组件的质量进行预警。
[0005]为了实现本专利技术以上目的，本专利技术是通过以下技术实现的：
[0006]一方面，本专利技术提供一种光伏组件的质检方法，包括：
[0007]获取光伏组件的红外图像；
[0008]将所述红外图像输入训练好的温度识别模型，识别输出所述光伏组件的红外图像上均匀分布的各采样点的温度；
[0009]根据所述光伏组件的红外图像上均匀分布的各个采样点的温度，生成所述光伏组件的温度分布图；
[0010]基于所述光伏组件的温度分布图，判断所述光伏组件的质量。
[0011]在一些实施例中，所述获取光伏组件的红外图像，包括：
[0012]通过安装在光伏清扫设备上的红外相机在光伏清扫设备的清扫前后对所述光伏组件的表面进行拍摄，以获取所述光伏组件的清扫前红外图像和所述光伏组件清扫后红外图像；
[0013]所述的根据所述光伏组件的红外图像上均匀分布的各个采样点的温度，生成所述光伏组件的温度分布图；具体包括：
[0014]根据所述光伏组件清扫前红外图像上均匀分布的各采样点的温度，生成所述光伏组件清扫前的温度分布图；
[0015]根据所述光伏组件清扫后红外图像上均匀分布的各采样点的温度，生成所述光伏组件清扫后的温度分布图。
[0016]在一些实施例中，所述的基于所述光伏组件的温度分布图，判断所述光伏组件的质量；具体包括：
[0017]基于所述光伏组件清扫后的温度分布图，判断是否存在温度值超出设定的参考温度范围的采样点，若是，则判定所述光伏组件为异常组件；
[0018]或
[0019]基于所述光伏组件清扫前和清扫后的温度分布图，获得所述光伏组件清扫前后的温度变化差值图；
[0020]基于所述光伏组件清扫前后的温度变化差值图，筛选出清扫前后温度变化未超出预设的变化阈值范围的采样点作为待定采样点；
[0021]根据所述光伏组件清扫前和清扫后的温度分布图，获取所述待定采样点在清扫前和清扫后的温度值；
[0022]判断所述待定采样点中是否存在清扫前后的温度值均超出设定的参考温度范围的采样点；
[0023]当判定所述待定采样点中存在清扫前后的温度值均超出设定的参考温度范围的采样点时，判断所述光伏组件为异常组件。
[0024]在一些实施例中，在获取所述光伏组件的红外图像之后还包括：
[0025]获取所述光伏组件当前所处环境的环境温度；
[0026]根据所述环境温度，在预存的温度辐照对照表中查找与所述当前环境温度对应的所述光伏组件的参考温度范围。
[0027]在一些实施例中，还包括：
[0028]训练所述温度识别模型；具体包括：
[0029]采集光伏组件在各种状态下的红外图像，所述光伏组件的各种状态包括正常、破损、高温、低温、热斑的组件状态；
[0030]标注各种状态的所述红外图像上均匀分布的各采样点的温度，获得训练样本；
[0031]通过大量所述训练样本对所述温度识别模型进行训练，直至所述温度识别模型的温度识别准确率达到设定的要求。
[0032]在一些实施例中，还包括：
[0033]在设定的时期内周期性获取所述光伏组件在清扫后的红外图像；
[0034]将周期性获取的所述红外图像输入至所述温度识别模型，识别出各红外图像上的均匀分布的各采样点的温度值；
[0035]基于各红外图像上的各采样点的温度值及对应的采样时间，生成所述光伏组件的温度变化趋势图；
[0036]基于所述光伏组件的温度变化趋势图，获取所述光伏组件的质量情况。
[0037]在一些实施例中，本专利技术提供一种光伏组件的质检装置，其特征在于，包括：
[0038]获取模块，用于获取光伏组件的红外图像；
[0039]温度生成模块，用于将所述红外图像输入训练好的温度识别模型，识别输出所述光伏组件的红外图像上均匀分布的各采样点的温度；
[0040]图像生成模块，用于根据所述光伏组件的红外图像上均匀分布的各个采样点的温度，生成所述光伏组件的温度分布图；
[0041]判断模块，用于基于所述光伏组件的温度分布图，判断所述光伏组件的质量。
[0042]在一些实施例中，所述获取模块，用于：
[0043]通过安装在光伏清扫设备上的红外相机在光伏清扫设备的清扫前后对所述光伏组件的表面进行拍摄，以获取所述光伏组件的清扫前红外图像和所述光伏组件清扫后红外图像；
[0044]第二获取子模块，用于通过安装在所述光伏清扫设备上的红外相机在所述光伏组件清扫后拍摄所述光伏组件表面，以获取所述光伏组件清扫后红外图像；
[0045]所述图像生成模块，具体包括：
[0046]第一图像生成模块，用于根据所述光伏组件清扫前红外图像上均匀分布的各采样点的温度，生成所述光伏组件清扫前的温度分布图；
[0047]第二图像生成模块，用于根据所述光伏组件清扫后红外图像上均匀分布的各采样点的温度，生成所述光伏组件清扫后的温度分布图。
[0048]在一些实施例中，所述质量判断模块，具体包括：
[0049]趋势获取子模块，用于基于所述光伏组件清扫前和清扫后的温度分布图，获得所述光伏组件清扫前后的温度变化趋势图；
[0050]采样点筛选子模块，用于基于所述光伏组件清扫前后的温度变化趋势图，筛选出清扫前后温度变化未超出预设的变化阈值范围的采样点作为待定采样点；
[0051]温度查找子模块，用于根据所述光伏组件清扫前和清扫后的温度分布图，获取所述待定采样点在清扫前和清扫后的温度值；
[0052]异常判断子模块，用于判断所述待定采样点中是否存在清扫前后的温度值均超出设定的参考温度范围的采样点；当判定所述待定采样点中存在清扫前后的温度值均超出设定的参考温度范围的采样点时，判断所述光伏组件为异常组件。
[0053]在一些实施例中，所述温度生成模块，还用于：
[0054]温度获取模块，用于获取所述光伏组件当前所处的环境的环境温度；
[0055]参考确定模块，用于根据所述环境温度，在预存的温度辐照对照表中查找与所述当前环境温度对应的所述光伏组件的参考温度范围。
[0056]本专利技术提供的一种光伏组件的质检方法和装置至少具有以下有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光伏组件的质检方法，其特征在于，包括：获取光伏组件的红外图像；将所述红外图像输入训练好的温度识别模型，识别输出所述光伏组件的红外图像上均匀分布的各采样点的温度；根据所述光伏组件的红外图像上均匀分布的各个采样点的温度，生成所述光伏组件的温度分布图；基于所述光伏组件的温度分布图，判断所述光伏组件的质量。2.根据权利要求1所述的光伏组件的质检方法，其特征在于，所述获取光伏组件的红外图像，包括：通过安装在光伏清扫设备上的红外相机在光伏清扫设备的清扫前后对所述光伏组件的表面进行拍摄，获取所述光伏组件的清扫前红外图像和所述光伏组件清扫后红外图像；所述的根据所述光伏组件的红外图像上均匀分布的各个采样点的温度，生成所述光伏组件的温度分布图；具体包括：根据所述光伏组件清扫前红外图像上均匀分布的各采样点的温度，生成所述光伏组件清扫前的温度分布图；根据所述光伏组件清扫后红外图像上均匀分布的各采样点的温度，生成所述光伏组件清扫后的温度分布图。3.根据权利要求2所述的光伏组件的质检方法，其特征在于，所述的基于所述光伏组件的温度分布图，判断所述光伏组件的质量；具体包括：基于所述光伏组件清扫后的温度分布图，判断是否存在温度值超出设定的参考温度范围的采样点，若是，则判定所述光伏组件为异常组件；或基于所述光伏组件清扫前和清扫后的温度分布图，获得所述光伏组件清扫前后的温度变化差值图；基于所述光伏组件清扫前后的温度变化差值图，筛选出清扫前后温度变化未超出预设的变化阈值范围的采样点作为待定采样点；根据所述光伏组件清扫前和清扫后的温度分布图，获取所述待定采样点在清扫前和清扫后的温度值；判断所述待定采样点中是否存在清扫前后的温度值均超出设定的参考温度范围的采样点；当判定所述待定采样点中存在清扫前后的温度值均超出设定的参考温度范围的采样点时，判断所述光伏组件为异常组件。4.根据权利要求3所述的光伏组件的质检方法，其特征在于，在获取所述光伏组件的红外图像之后还包括：获取所述光伏组件当前所处环境的环境温度；根据所述环境温度，在预存的温度辐照对照表中查找与所述当前环境温度对应的所述光伏组件的参考温度范围。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的光伏组件的质检方法，其特征在于，还包括：训练所述温度识别模型；具体包括：
采集光伏组件在各种状态下的红外图像，所述光伏组件的各种状态包括正常、破损、高温、低温、热斑的组件状态；标注各种状态的所述红外图像上均匀分布的各采样点的温度，获得训练样本；通过大量所述训练样本对所述温度识别模型进行训练，直至所述温度识别模型的温度识别准确率达到设定的要求。6.根据权利要求1
‑
4任...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙欣，于涛，
申请(专利权)人：湖州丽天智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：