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光伏組件典型缺陷診斷分析技術(shù)

光伏組件典型缺陷診斷分析技術(shù)

出版社：中國(guó)水利水電出版社出版時(shí)間：2023-04-01
開本： 16開 頁(yè)數(shù)： 276
中 圖 價(jià):¥67.6(6.9折) 定價(jià)  ¥98.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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光伏組件典型缺陷診斷分析技術(shù) 版權(quán)信息

光伏組件典型缺陷診斷分析技術(shù) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書梳理了分布式光伏運(yùn)維中熱斑和隱裂等缺陷診斷的背景、發(fā)展現(xiàn)狀和難點(diǎn)， 提出遠(yuǎn)景和近景定點(diǎn)協(xié)同的熱斑診斷方法，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)距離圖像下的快速檢測(cè)及近距離圖像下的準(zhǔn)確定位；提出了數(shù)據(jù)挖掘和圖像處理技術(shù)相結(jié)合的隱裂檢測(cè)診斷技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了噪聲背景下的隱裂識(shí)別分類；建立了光伏組件和組件串在遮擋情況下的機(jī)理模型，實(shí)現(xiàn)了多狀態(tài)異常遮擋的檢測(cè)；*后建立了組件危害程度評(píng)估體系，研制了智能診斷與健康評(píng)估裝置，實(shí)現(xiàn)了光伏組件缺陷的有效診斷。

光伏組件典型缺陷診斷分析技術(shù) 目錄

前言 主要縮略詞（按字母排序） 第1章 緒論 1.1 研究背景和意義 1.2 典型缺陷診斷技術(shù)簡(jiǎn)介 1.2.1 熱斑檢測(cè)技術(shù) 1.2.2 EL圖像缺陷檢測(cè)技術(shù) 1.2.3 遮擋異常檢測(cè)技術(shù) 1.2.4 組件健康評(píng)估裝置 1.3 章節(jié)組織架構(gòu) 參考文獻(xiàn) 第2章 基于遠(yuǎn)景紅外圖像的熱斑組件預(yù)檢測(cè) 2.1 電池片模型介紹 2.1.1 無遮擋情況下太陽(yáng)能電池片模型 2.1.2 模型參數(shù)計(jì)算 2.2 遮擋情況下的組件建模 2.2.1 遮擋情況下的電池片模型 2.2.2 遮擋情況下的組件模型 2.2.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 2.3 遮擋情況下的電池片溫度分布估算 2.3.1 熱斑形成原理與電池片傳熱過程分析 2.3.2 無遮擋情況下的電池片溫度分析 2.3.3 遮擋情況下的電池片溫度分布 2.3.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 2.4 基于分級(jí)特征的熱斑組件預(yù)檢測(cè) 2.4.1 遠(yuǎn)景紅外圖像光伏陣列提取 2.4.2 遠(yuǎn)景紅外圖像中光伏組件分割 2.4.3 熱斑組件預(yù)檢測(cè)算法 2.5 本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 第3章 基于近景紅外圖像的熱斑精確定位 3.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建 3.2 基于樸素貝葉斯算法的快速熱斑檢測(cè) 3.2.1 圖像預(yù)處理 3.2.2 快速熱班檢測(cè)算法 3.2.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 3.3 基于CNN算法的高精度熱班檢測(cè) 3.3.1 高精度熱斑檢測(cè)算法 3.3.2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 3.4 熱斑面積計(jì)算及對(duì)組件電氣特性的影響分析 3.4.1 熱斑面積計(jì)算 3.4.2 熱斑對(duì)組件電氣特性影響分析 3.5 熱斑在線檢測(cè)平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 3.5.1 軟件系統(tǒng) 3.5.2 開發(fā)環(huán)境 3.5.3 功能模塊 3.6 本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 第4章 基于組件生產(chǎn)過程的EL圖像隱裂檢測(cè) 4.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建 4.1.1 單晶數(shù)據(jù)集 4.1.2 多晶數(shù)據(jù)集 4.2 基于柵線補(bǔ)全的單晶隱裂檢測(cè) 4.2.1 圖像預(yù)處理 4.2.2 單晶隱裂檢測(cè)算法 4.2.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 4.3 基于深度學(xué)習(xí)的多晶隱裂檢測(cè) 4.3.1 數(shù)據(jù)增強(qiáng)與圖像預(yù)處理 4.3.2 多晶隱裂檢測(cè)算法 4.3.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 4.4 本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 第5章 基于光伏電站現(xiàn)場(chǎng)的EL圖像其他缺陷檢測(cè) 5.1 檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 5.1.1 系統(tǒng)需求 5.1.2 總體結(jié)構(gòu) 5.1.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 5.1.4 圖像采集系統(tǒng) 5.2 基于組件的電站現(xiàn)場(chǎng)EL圖像其他缺陷實(shí)時(shí)檢測(cè) 5.2.1 運(yùn)維場(chǎng)景檢測(cè)算法 5.2.2 電站現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)檢測(cè)算法 5.3 基于電池片的云端EL圖像其他缺陷離線檢測(cè) 5.3.1 總體方案 5.3.2 圖像預(yù)處理 5.3.3 離線檢測(cè)算法 5.3.4 電池片標(biāo)定算法 5.4 檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)與測(cè)試 5.4.1 軟件設(shè)計(jì) 5.4.2 軟件實(shí)現(xiàn) 5.4.3 軟件測(cè)試 5.4.4 云服務(wù)器檢測(cè)測(cè)試 5.5 本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 第6章 基于多源數(shù)據(jù)的光伏組件遮擋異常檢測(cè) 6.1 光伏組件和組串模型參數(shù)驗(yàn)證 6.1.1 光伏組件模型及實(shí)驗(yàn) 6.1.2 光伏組串模型及實(shí)驗(yàn) 6.2 基于組串功率數(shù)據(jù)的遮擋類型辨識(shí) 6.2.1 不同遮擋類型下的組件輸出特性 6.2.2 遮擋類型辨識(shí)算法 6.2.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 6.3 基于安防攝像圖像的遮擋異常檢測(cè) 6.3.1 攝像頭選型及算法框架設(shè)計(jì) 6.3.2 遮擋異常檢測(cè)算法 6.3.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 6.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遮擋面積分類 6.4.1 遮擋異常下的組件曲線特性及模型驗(yàn)證 6.4.2 遮擋面積分類算法 6.4.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 6.5 本章小結(jié) 參考文獻(xiàn) 第7章 基于多源信息融合的組件健康評(píng)估 7.1 評(píng)估裝置設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 7.1.1 裝置需求 7.1.2 總體結(jié)構(gòu) 7.2 評(píng)估裝置功能模塊 7.2.1 發(fā)電效率計(jì)算模塊 7.2.2 熱斑檢測(cè)模塊 7.2.3 健康評(píng)估模塊 7.3 評(píng)估裝置測(cè)試 7.3.1 測(cè)試平臺(tái)搭建 7.3.2 裝置功能測(cè)試 7.4 本章小結(jié) 參考文獻(xiàn)
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光伏組件典型缺陷診斷分析技術(shù) 作者簡(jiǎn)介

來廣志，擔(dān)任國(guó)網(wǎng)新能源云技術(shù)有限公司等公司法定代表人，教授級(jí)高級(jí)工程師，常年從事新能源技術(shù)管理與研發(fā)相關(guān)工作。

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