计量与测试技术2024,Vol.51Issue(6) :1-3.DOI:10.15988/j.cnki.1004-6941.2024.6.001

基于监督学习的光伏组件检测

Photovoltaic Module Detection Based on Supervised Learning

李峰 付敬 杨梅 王永霞 李妮 李晓宇
计量与测试技术2024,Vol.51Issue(6) :1-3.DOI:10.15988/j.cnki.1004-6941.2024.6.001

基于监督学习的光伏组件检测

Photovoltaic Module Detection Based on Supervised Learning

李峰 1付敬 2杨梅 1王永霞 3李妮 1李晓宇3
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作者信息

  • 1. 新疆维吾尔自治区计量测试研究院;新疆维吾尔自治区无人机检验检测中心;新疆农用无人驾驶航空器性能与安全重点实验室
  • 2. 新疆农用无人驾驶航空器性能与安全重点实验室
  • 3. 新疆维吾尔自治区计量测试研究院;新疆农用无人驾驶航空器性能与安全重点实验室
  • 折叠

摘要

人工巡检及传统的故障检测存在各种弊端,对智能化的光伏组件故障检测研究越来越迫切.本文通过介绍国内外现有的传统的故障诊断技术,并基于能量损失和多类别图像的智能故障检测进行研究,总结了智能化故障检测优缺点.

Abstract

Manual inspection and traditional fault detection have various drawbacks,so the research of intelligent photovoltaic module fault detection is more and more urgent.This paper introduces the existing traditional fault diag-nosis technology at home and abroad,and studies the intelligent fault detection based on energy loss and multi-class images,and summarizes the advantages and disadvantages of intelligent fault detection.

关键词

光伏组件/缺陷检测/智能化/红外图像

Key words

photovoltaic modules/defect detection/intelligence/infrared images

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出版年

2024
计量与测试技术
成都市计量监督检定测试所

计量与测试技术

影响因子:0.175
ISSN:1004-6941
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