基于高阶空间交互网络的光伏组件热斑故障检测

作     者：郝帅 王海莹 马旭 吴瑛琦 何田 李嘉豪 Hao Shuai;Wang Haiying;Ma Xu;Wu Yingqi;He Tian;Li Jiahao

作者机构：西安科技大学电气与控制工程学院西安710054 

出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)

年 卷 期：2024年第45卷第8期

页      面：358-366页

核心收录：

学科分类：080703[工学-动力机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家自然科学基金(51804250) 中国博士后科学基金(2020M683522) 

主　　题：光伏组件 故障检测 深度学习 热斑效应 高阶空间交互 特征融合 

摘      要：针对传统红外热斑故障检测算法由于特征表达能力不佳造成算法易受复杂背景干扰以及对密集目标、小目标故障检测精度低的问题,提出一种基于高阶空间交互的光伏组件热斑故障检测网络。首先,设计高阶空间交互模块,并将其引入YOLOv5主干网络进行全局交互建模,提升网络对密集目标的检测精度;其次,为突出复杂背景下故障目标的关键特征,设计基于协同注意力的特征提取模块重构颈部网络;然后,在颈部网络设计多尺度特征增强融合模块以提高检测网络对不同尺度特征的充分利用;最后,设计自适应特征融合检测头以提高模型对小目标的感知能力。实验结果表明,相较于7种经典检测算法,所提出的算法检测精度最高,精度可达84.3%。