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光伏电池图像序列的深度学习检测方法

机械工程学报 2021年第8期57卷 98-106页

作者：邓堡元何赟泽王洪金张宏杨渊马敏敏牟欣颖杨瑞珍湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 福建技术师范学院无损检测技术福建省高等学校重点实验室福清350300 长沙学院土木学院长沙410022

为了实现光伏电池工厂端的智能检测,使用热红外相机采集电致热成像(Electro-thermography,ET)与短波红外相机采集电致发光现象(Electroluminescence,EL)检测光伏电池缺陷。提出一种基于光流法处理光伏电池热流场的热图像序列分析方法,... 详细信息

为了实现光伏电池工厂端的智能检测,使用热红外相机采集电致热成像(Electro-thermography,ET)与短波红外相机采集电致发光现象(Electroluminescence,EL)检测光伏电池缺陷。提出一种基于光流法处理光伏电池热流场的热图像序列分析方法,准确找到异常发热源。并与短波红外成像找到的异常发光源融合,建立光伏电池检测数据库。通过深度卷积神经网络,实现对光伏电池内部缺陷与划痕、覆盖、裂纹、缺损等人工缺陷的有效识别。试验结果表明,基于光流的深度学习方法在均方误差、平均梯度、信息熵指标上优于主成分分析(Principalcomponentanalysis,PCA)与独立成分分析(Independentcomponent analysis,ICA),并在卷积网络的训练中,能使网络更快地收敛。

关键词：光伏电池无损检测图像融合深度学习

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光伏电池最大功率追踪优化算法研究

电力电子技术 2022年第11期56卷 54-57页

作者：杨海亭杨文池吴君平李岩内蒙古京能康巴什热电有限公司内蒙古鄂尔多斯017000

太阳能光伏电池由于其直接发电的能力,在可再生能源生产中备受欢迎。然而,太阳能电池板的输出直流电压范围较低,因此,有必要使用DC/DC变换器提高其输出功率,并对控制太阳能电池板日照均匀性、环境温度等的不利因素进行优化,同传统变换... 详细信息

太阳能光伏电池由于其直接发电的能力,在可再生能源生产中备受欢迎。然而,太阳能电池板的输出直流电压范围较低,因此,有必要使用DC/DC变换器提高其输出功率,并对控制太阳能电池板日照均匀性、环境温度等的不利因素进行优化,同传统变换器相比,现提出的变换器算法转换效率提高至95%,跟踪响应时间缩短4.5 s,该配置主要通过高级扰动观测最大功率跟踪算法实现,该变换器能够以更有效的方式从太阳能电池板中提取最高效率电能,因此,高级扰动观测算法在太阳能热利用系统中有更宽领域应用。

关键词：光伏电池最大功率跟踪高级扰动观测

颗粒群冲击诱导光伏电池性能衰减的特性与机理

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爆炸与冲击 2024年第1期44卷 179-188页

作者：王易航吴先前黄晨光中国科学技术大学环境科学与光电技术学院安徽合肥230026 中国科学院合肥物质科学研究院安徽合肥230031 中国科学院力学研究所北京100190

光伏电池由于具有较高的光电转化效率,在沙漠等太阳能充足的地方被广泛应用。但在沙尘长期冲击的环境下,光伏电池内部结构易出现累积损伤,使光电转化效率大幅降低。因此,研究颗粒群冲击条件下光伏电池的力-电行为具有重要意义。基于分... 详细信息

光伏电池由于具有较高的光电转化效率,在沙漠等太阳能充足的地方被广泛应用。但在沙尘长期冲击的环境下,光伏电池内部结构易出现累积损伤,使光电转化效率大幅降低。因此,研究颗粒群冲击条件下光伏电池的力-电行为具有重要意义。基于分离式霍普金森压杆,发展了一种驱动较大尺寸颗粒群高速冲击的实验方法,并系统测量了不同冲击条件下,多晶硅光伏电池的损伤行为与光电转化性能衰减规律。研究结果表明,随着颗粒直径、冲击速度和数密度的增加,光伏电池的光电转换效率快速降低;颗粒冲击后光伏电池表现出三种典型的损伤模式,并给出了对应的应力阈值条件。基于实验测试结果,发展了多晶硅光伏电池颗粒群冲击损伤诱导光电转化性能退化模型,为沙砾冲击环境下光伏电池光电性能衰减规律提供了有效的预测方法。

关键词：光伏电池颗粒群冲击光电转化效率转化效率退化模型

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光伏电池多条件参数求解与输出特性建模研究

光伏电池多条件参数求解与输出特性建模研究

作者：卢浩山东大学

学位级别：硕士

近年来,因为人类社会化石燃料短缺,能源匮乏的现状愈发严重,可再生能源得到迅速发展,以应对传统能源枯竭等关键问题。在目前流行的可再生能源中,如太阳能、风能、核能、潮汐能和地热能,光伏发电由于其相对的通用性、绝对的安全性、足够... 详细信息

近年来,因为人类社会化石燃料短缺,能源匮乏的现状愈发严重,可再生能源得到迅速发展,以应对传统能源枯竭等关键问题。在目前流行的可再生能源中,如太阳能、风能、核能、潮汐能和地热能,光伏发电由于其相对的通用性、绝对的安全性、足够的清洁性、资源的充足性和潜在的经济性,在长期的能源战略中具有重要地位。为了改善光伏发电的充分利用和有效控制,对其输出特性建立准确的数学模型尤为重要。然而,由于光伏组件的物理参数在很大程度上取决于环境条件,如太阳辐照度和温度,建立准确可靠的物理参数与环境条件关系的模型是一个巨大的挑战。相比于传统发电技术,光伏电池的输出特性与辐照度和温度密切相关,建立模型参数与辐照度和温度的关系至关重要。然而,目前在工作条件下光伏电池模型参数的求解主要通过一组转换方程,将参考条件的模型参数转换为任意工作条件,从而获得该工作条件下的参数值。参考条件下模型参数是否与转换方程适配,是影响其他条件模型准确与否的重要因素。此外,用于转换电能的辐照度与辐照度传感器所测得的值不同,电池板内部温度也不能由温度传感器直接测量得到。因此,亟需开展测量辐照度与温度矫正方法的研究。本文针对上述两个问题,从测量光照温度矫正以及多条件参数求解两方面开展研究,具体研究内容如下:(1)本文提出一种测量辐照度与电池板背面温度的矫正方法。辐照度传感器与光伏电池对光谱的响应范围不同,将导致辐照度测量值与转换为电能的辐照度不对应。首先对太阳光谱日变化和年变化过程进行分析,以建立有效辐照度与各光谱影响因素的映射关系。其次建立光伏板内部温度与电池板背面温度之间的关系,主要与辐照度有关。然后利用寻优算法提取矫正公式中的参数。最后利用实验数据验证矫正公式的有效性。本文提出的矫正方法可用于任意光伏模型,以提高建模过程的准确性,降低由于测量问题导致的误差。(2)本文提出了一种基于粒子群算法提取参考条件下的物理参数的新方法。在提出的方法中,参考条件下的模型参数值使用其他条件的测量曲线进行修正,以提高参考条件参数对转换方程的适配性。讨论了参考条件下I-V特征曲线的最大允许误差,作为参考条件误差的不等式约束。此外,还提出了新的算法来提取参考条件的修正值。由于所提出的方法充分考虑了其他工作条件,在通过转换方程获得其他工作条件的参数时,它仍然具有很高的准确性。提出的方法在单、双二极管模型中都得到了验证。在短期和长期的输出功率预测中都验证了其准确性和有效性。因此,提出的方法被认为是光伏模型参数提取的一个有效的替代方法。(3)本文提出了一种基于形状参数模型(PLM)的新方法来预测光伏组件在不同工作条件下的I-V特性和输出功率。PLM中的参数和制造商的数据表信息之间的关系已经建立。获得了 PLM中形状参数的辐照度和温度依赖性,并进行了深入研究。由于PLM固有的简单性和明确的表达方式,所提出的方法无需使用任何迭代过程就能预测I-V特性和输出功率,从而降低了计算的复杂性。此外本文进一步对PLM中的形状参数对辐照度和温度的映射关系进行深入研究,通过修改一组新的转换方程,消除了参考条件选择的影响。新转换方程的参数可以通过优化算法从实验数据中提取。由于PLM的优势,所提出的方法适用于任何类型的光伏组件,并且I-V特性可以明确表达,不需要Lambert W函数或迭代求解。提出的方法的有效性和准确性在三个地方的18个光伏电池的大型数据集上得到了验证和测试。与现有方法相比,所提出的方法在不同天气条件下对I-V特性和最大功率的估计显示出更高的准确性和更好的性能。

关键词：光伏电池二极管模型形状参数参数求解

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光伏电池电致发光偏振图像融合与缺陷检测

电子测量技术 2022年第19期45卷 143-149页

作者：汪方斌张彦福王峰朱达荣安徽建筑大学机械与电气工程学院合肥230601 安徽建筑大学建筑机械故障诊断与预警重点实验室合肥230601 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031 工程机械智能制造安徽省重点实验室合肥230601

针对电致发光图像边缘模糊、纹理不清晰造成光伏电池缺陷难以定量化评估问题,提出一种基于电致发光偏振图像融合的晶硅光伏电池缺陷检测方法。首先,在分析晶硅光伏电池结构的基础上给出电致发光偏振成像的基本原理。然后,利用拉普拉斯... 详细信息

针对电致发光图像边缘模糊、纹理不清晰造成光伏电池缺陷难以定量化评估问题,提出一种基于电致发光偏振图像融合的晶硅光伏电池缺陷检测方法。首先,在分析晶硅光伏电池结构的基础上给出电致发光偏振成像的基本原理。然后,利用拉普拉斯金字塔对获取的红外光强图像与偏振度图像进行分解、引导滤波对高频细节成分进行增强,通过区域能量最大、区域能量加权平均规则对高低频部分进行融合。最后搭建短波红外偏振检测平台开展晶硅光伏电池缺陷检测实验。结果表明,偏振成像可以凸显光伏电池缺陷图像的轮廓边缘和纹理细节,融合图像中光伏电池缺陷特征更加突出,信息熵、标准差等客观评价指标显著提高,验证了方法的有效性。

关键词：电致发光红外偏振光伏电池缺陷检测图像融合

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光伏电池在体育运动场馆中的应用

电池 2023年第5期53卷 I0005-I0006页

作者：王朦朦河南开封科技传媒学院河南开封475004

当前,人口增长、气候变化、环境污染、能源危机和生态环境恶化等问题日益加剧。由于人类对各类资源的过度开采和超前透支,部分自然资源已出现枯竭的风险,生态环境遭到极大的破坏。于是,人们便把目光转向风能、潮汐能、水能、地热能和太... 详细信息

当前,人口增长、气候变化、环境污染、能源危机和生态环境恶化等问题日益加剧。由于人类对各类资源的过度开采和超前透支,部分自然资源已出现枯竭的风险,生态环境遭到极大的破坏。于是,人们便把目光转向风能、潮汐能、水能、地热能和太阳能等可再生能源,希望可以替代紧缺的不可再生资源,改善资源短缺现状,谋求长远发展。太阳能是最容易获得的自然能源之一,地域限制小,能量丰富、清洁环保,是典型的可再生能源,也是未来可再生能源发展的主要趋势。目前,光伏电池技术已相对成熟,规模逐渐壮大,应用于体育运动场馆的建设中,会给体育领域的行业发展以及城市升级改造带来较大的积极影响,值得推广。1光伏电池系统概述光伏发电是依托于半导体材料的光电效应,将太阳能转化为电能,从而实现供电的技术,包括逆变器、控制器和太阳能电池等组件,其中,太阳能电池是关键的技术元件。根据供电形式的不同,光伏发电系统可分为能够独立运行的独立发电系统、与公共电网相连的并网发电系统和分散式分布的分布式发电系统等。随着光伏发电技术的快速发展,光伏材料日益创新,光伏发电成本大幅度降低,在各个领域的应用也更加广泛。首先,光伏发电技术可以应用到日常生活用电领域,尤其是高原、海岛等电力供应有困难的边远地区,解决用电不方便的问题,还可用于水泵系统,解决无电地区的用水问题;其次,光伏发电技术广泛应用于交通领域,如交通信号灯、路灯和交通警示灯等;此外,光伏发电技术还可应用于通信、气象、石油和体育等领域,前景十分广阔。

关键词：地域限制可再生能源资源短缺光伏电池交通信号灯用水问题水泵系统能源危机

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光伏电池表面凹坑阵列光反射特性分析

激光杂志 2022年第11期43卷 180-184页

作者：吴贺利杨帆张翼罗晨晖吴满麻友良武汉城市学院机电工程学部武汉436500 武汉科技大学汽车交通与工程学院武汉436500

由于常规方法忽略了结构底部和结构侧面光反射率的差异,导致制备的凹坑阵列光反射率较高,而传输效率提高量较少。为此,本研究针对光伏电池表面凹坑阵列光反射特性展开分析。根据电池平整表面光反射率得到光线照射凹坑阵列的消光系数,然... 详细信息

由于常规方法忽略了结构底部和结构侧面光反射率的差异,导致制备的凹坑阵列光反射率较高,而传输效率提高量较少。为此,本研究针对光伏电池表面凹坑阵列光反射特性展开分析。根据电池平整表面光反射率得到光线照射凹坑阵列的消光系数,然后计算凹坑阵列底部和侧面光反射率,分别代入电池吸收光子数量的数学表达式,从而获得电池表面层和内部的光强分布结果。基于此,通过分析数学表达式的计算参数可知,光伏电池表面凹坑结构深度越深、周期越小,反射光能越少。基于该结论,本研究制备了相应的凹坑阵列。经对比可知,在波长和入射角不同的情况下,本文方法制备的凹坑阵列的光反射率始终保持在8%以下、光伏电池传输效率提高量始终较高。

关键词：光伏电池凹坑阵列光反射特性光反射率结构周期结构深度

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光伏电池非线性系统参数辨识的方法研究

光伏电池非线性系统参数辨识的方法研究

作者：孟祥祥青岛科技大学

学位级别：硕士

光伏电池通过串并联的方式构成了光伏阵列,在光伏发电系统中发挥着重要的作用。因此,对光伏电池在不同状态下的参数进行准确辨识,探究电池模型中的基本参数对其性能的影响,是光伏电池结构优化、提高光伏发电系统工作效率以及实时控制的... 详细信息

光伏电池通过串并联的方式构成了光伏阵列,在光伏发电系统中发挥着重要的作用。因此,对光伏电池在不同状态下的参数进行准确辨识,探究电池模型中的基本参数对其性能的影响,是光伏电池结构优化、提高光伏发电系统工作效率以及实时控制的基础。本文基于梯度搜索方法和牛顿搜索方法,利用递阶辨识原理和多新息辨识理论探讨光伏电池模型的参数辨识问题,主要研究成果如下:(1)对于光伏电池非线性系统,以单二极管光伏电池模型为研究对象,采用迭代辨识,结合梯度搜索方法和牛顿搜索方法,得到了单二极管光伏电池模型的梯度迭代算法和牛顿迭代算法。(2)采用分解技术,将单二极管光伏电池模型分解为两个含参量更少的子模型,得到两阶段参数辨识模型。通过交互估计理论处理参数耦合问题,减小了计算负荷,得到了两阶段梯度迭代算法和两阶段牛顿迭代算法。(3)根据多新息辨识理论,将新息向量加以推广,得到新息矩阵,增加已知数据使用率。结合单二极管光伏电池模型的两阶段参数辨识模型,基于梯度搜索方法,推导了单二极管光伏电池模型的递阶多新息梯度迭代算法。论文给出了光伏电池非线性系统的多种参数估计算法以及算法流程图,并用数值例子验证了算法的有效性。

关键词：光伏电池参数估计迭代辨识递阶辨识原理多新息辨识理论

光伏电池光热辐射红外成像检测及深度学习缺陷分类

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光伏电池光热辐射红外成像检测及深度学习缺陷分类

作者：申润红哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

在能源需求日益增长的今天,光伏发电是一个很不错的选择。光伏电池作为太阳能光伏发电系统中的重要组成部分,其质量保障是光伏电池转换效率以及光伏组件发电效率的一个关键因素,因此对太阳能光伏电池片的缺陷检测在整个生产和实验中都... 详细信息

在能源需求日益增长的今天,光伏发电是一个很不错的选择。光伏电池作为太阳能光伏发电系统中的重要组成部分,其质量保障是光伏电池转换效率以及光伏组件发电效率的一个关键因素,因此对太阳能光伏电池片的缺陷检测在整个生产和实验中都扮演着十分重要的角色。首先,基于物体红外热波传热原理,完成了光伏电池光热及红外特性分析,根据光.伏电池红外特性原理,搭建了光伏电池光热辐射红外成像检测系统,开展了针对光伏电池常见缺陷热斑、裂纹的红外热波检测实验研究。其次,将红外热波检测方法与深度学习技术相结合,以实现光伏电池缺陷的自动检测与分类。通过前期实验,对光伏电池缺陷红外图像进行获取,制得原始数据集,但由于原始数据集数量太少,不能达到对特征充分分类识别,极易造成模型过拟合现象,因此对原始数据集使用离线扩充的方法进行扩充,最终再经过人工筛选,获得含有5030张光伏电池缺陷红外图像的数据集,用来支撑后续模型的训练。然后,本文设计了一种新型的多尺度卷积神经网络结构,以有效地对光伏电池缺陷进行分类检测研究。所设计的多尺度卷积神经网络模型是基于AlexNet架构和ResNet模块设计的。为了充分利用AlexNet网络模型并适应光伏电池缺陷识别任务,将原始网络进行改进,同时对后续部分的网络结构及参数进行微调,以提取到适应光伏电池缺陷的高层级语义特征。最后,对搭建好的网络结构进行参数优化训练,以适应本文所预制的光伏电池缺陷红外数据集。通过对网络模型超参数进行训练,模型整体的训练准确度可达96.96%。同时,对经典网络VGG16、ResNet-18模型进行微调,再与本文所设计的多尺度卷积神经网络模型进行训练对比。结果表明,所设计的多尺度卷积神经网络训练结果优于其他网络,证明所设计的网络模型结构可以有效胜任光伏电池缺陷的自动检测与分类,能够为光伏电池的缺陷检测及分类提供一种可靠的方法。

关键词：光伏电池红外热成像深度学习卷积神经网络缺陷分类