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基于改進DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)的光伏組件熱斑故障識別及狀態(tài)量化評估方法研究

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摘 要:針對光伏組件熱斑的精確定位和量化評估,提出一種基于改進DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)與熱斑像素比重模型相融合的光伏組件狀態(tài)量化評估方法,旨在實現(xiàn)不同熱斑狀態(tài)的量化評估。首先,基于獲取的紅外熱斑圖像集,提出在DeepLabV3+主干網(wǎng)絡(luò)中引入遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)(EfficientNetB7)來提高熱斑形狀特征提取能力,進而實現(xiàn)熱斑的像素級語義分割;其次,利用Canny算法對分割的熱斑圖像進行像素級輪廓界定,并利用格林積分計算其像素比重;最后,通過構(gòu)建狀態(tài)評估模型實現(xiàn)對光伏組件熱斑狀態(tài)的量化評估。(剩余19566字)

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