典型文献
基于可见光图像特征的光伏板碎裂状态分析与研究
文献摘要：
光伏板表面裂纹会导致光伏系统发电效率降低,并引发腐蚀、灼烧等并发故障,进行光伏板碎裂状态智能识别与分析对光伏电站发电效率和高效运维有重要意义.利用碎裂光伏板在可见光图像上具有显著纹理特征这一特点,提出一种光伏板碎裂状态的识别和分析方法.以嵌入了注意力机制的残差网络来辨识不同碎裂状态程度的光伏板图像,建立不同碎裂程度光伏板和发电损失率的对应关系.实验表明:改进算法具有优良的识别精度,可以批量快速并定量地分析光伏板碎裂对光伏发电效率的影响,为光伏电站智能巡检和运维技术提供参考与新思路.
文献关键词：
光伏板;碎裂状态识别;残差网络;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
钟泳松;徐凌桦;周克;李凯飞
作者机构：
贵州大学电气工程学院,贵阳550025;茅台学院酿酒工程自动化系,遵义564507
文献出处：
引用格式：
[1]钟泳松;徐凌桦;周克;李凯飞-.基于可见光图像特征的光伏板碎裂状态分析与研究)[J].微处理机,2022(02):38-41
A类：
碎裂状态识别
B类：
可见光图像,图像特征,光伏板,状态分析,分析与研究,表面裂纹,光伏系统,发电效率,灼烧,并发故障,智能识别,识别与分析,光伏电站,纹理特征,注意力机制,残差网络,板图,发电损失,损失率,改进算法,识别精度,光伏发电,智能巡检,运维技术
AB值：
0.307267
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