一种基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法技术

一种基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法。属于图像识别技术领域，具体涉及光伏组件热斑的检测技术领域。所述方法包括如下步骤：S1、对获取到的图像进行预处理，并构建训练集和测试集；S2、构建光伏组件热斑检测模型；S3、将训练集输入到步骤S2中构建的光伏组件热斑检测模型中进行训练，选择在训练过程中损失函数最小的模型作为训练完成的模型；S4、将测试集输入训练完成的模型中进行热斑检测，如果检测结果符合要求，则所述模型即为最终的光伏组件热斑检测模型，然后进入步骤S5，如果检测结果不符合要求则重新进行步骤S3；S5、利用最终的光伏组件热斑检测模型对光伏组件的红外图像进行热斑检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像识别，具体涉及光伏组件热斑的检测。

技术介绍

1、可再生能源发电技术得到快速发展，以光伏为代表的可再生能源发电大量接入配电网。近年来光伏产业成本不断降低，产能迅速增长，然而，光伏电站光伏板极易受到灰尘、鸟粪、落叶的遮挡，如果不能及时进行清理，就会造成被遮挡电池片成为负载消耗能量，产生热斑效应。热斑效应轻则使光伏板发电效率大大降低，重则损坏整片光伏板甚至存在火灾隐患。因此，进行光伏板热斑检测对光伏电站日常维护工作有着重要价值。

2、鉴于现有的热斑检测算法鲁棒性较差，检测精度较低，不能实现热斑实时性检测，而且也不适用于各种类型的光伏电站进行热斑检测等问题，需要提出一种新的精度高、检测速度快、鲁棒性强，同时能够满足各种类型光伏电站热斑实时性检测要求的方法，以更好地进行热斑的实时检测。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法，所述方法具体为：

2、s1、利用无人机和识别装置获取光伏组件的红外图像，并对获取到的图像进行预处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法，其特征在于，所述预处理具体为：

3.根据权利要求1所述的基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法，其特征在于，所述PeleeNet网络包括依次包括4个阶段，分别为stage0、stage1、stage2和stage3；其中，stage0包括一个Stem block，stage1依次包含3个Dense layer和一个Transition layer；stage2依次包含4个Dense layer和一个Transition...

【技术特征摘要】

1.一种基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法，其特征在于，所述预处理具体为：

3.根据权利要求1所述的基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法，其特征在于，所述peleenet网络包括依次包括4个阶段，分别为stage0、stage1、stage2和stage3；其中，stage0包括一个stem block，stage1依次包含3个dense layer和一个transition layer；stage2依次包含4个dense layer和一个transition layer；stag...

【专利技术属性】
技术研发人员：马博洋，卜佳俊，周晟，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：