本技术介绍了一种光伏组件故障检测技术,属于智能光伏运维领域。该技术流程包括:采集光伏组件表面图像,对图像进行二值化处理,以及利用预训练的RAM-YOLOv8网络模型对处理后的图像进行故障识别,从而确定故障类型和位置。该技术有效提升了故障检测的效率和准确性,解决了大规模数据处理和多目标检测中的挑战。
背景技术
最近几年来,由于我国支持开展光伏电站的建设,使光伏发电装机容量极为快速的发展。伴随着使用率变高,对设备数量的需求也变高,在光伏发电技术快速前进的时代,设备的寿命成为了制约其发展的因素。因材料的材质引起的原因、设备安装位置与地面的角度问题等因素,都可能对设备的转换效率产生影响。考虑到光伏组件多安装在室外,因运行环境导致电池板容易出现多种故障。
面对如此巨大的市场规模,光伏电站以及分布式发电的运维问题已成为了研究的重点,如何有效减低运维的成本以及提高运维的效率,将直接影响光伏电站的经济效益以及是否可以稳定运行。光伏组件作为光伏电站的关键部件,其光电转换效率的高低将直接影响电站的发电效率。但是一直以来,在光伏组件巡检过程中存在着诸多问题,在传统运维中需要大量的人力,这在长期运营中会导致较高的维护成本,同时,有些光伏组件的缺陷,如微裂纹或内部电路问题,可能不容易通过外观检查发现,这间接导致在大规模光伏电站中效率较低,尤其是在需要检查数千或数万个光伏板的情况下。
在检测方法领域,目前市面上比较成熟的光伏组件故障检测方式主要分为两种:第一种是基于传统的图像处理技术,倾向于使用机器学习算法提取光伏组件热斑的边缘信息,然后利用分类器来进行有效的分类、检测和识别;第二种是基于深度学习的方式。其中,随着人工智能的普及并在多个领域广泛应用,基于深度学习的人工智能检测算法受到各领域学者关注。
因此,如何将深度学习技术引入传统光伏电站中来,解决当前在传统运维中面临的检测效率低下、巡检成本高、难以检测内部缺陷的问题,是本领域技术人员亟需解决的问题。
实现思路