找到 2 条结果 · 光伏发电技术
基于深度学习的光伏组件红外、电致发光和红绿蓝图像自动缺陷检测
Deep learning-based automatic defect detection of photovoltaic modules in infrared, electroluminescence, and red–green–blue images
Yi-Sheng Laia · Chien-Chun Hsieh · Ting-Wei Liaoa · Chao-Yang Huang 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.332
摘要 本研究提出了一种结合图像处理技术与深度学习模型的光伏组件自动化缺陷检测系统。该系统利用三种成像方法——红外成像、红绿蓝成像和电致发光成像，识别21种类型的缺陷。红外成像通过安装在无人机上的热成像仪获取，用于检测热点和开路等热异常现象；红绿蓝成像用于识别玻璃破裂、污渍污染和植被遮挡等表面缺陷；电致发光成像则在受控暗室环境中使用电荷耦合器件相机采集，可揭示微裂纹、电池片性能退化和主栅腐蚀等内部缺陷。通过交叉比对红外图像与红绿蓝图像的结果，可有效识别缺陷成因，而电致发光成像进一步确认内部问题，并...
解读: 该深度学习缺陷检测技术对阳光电源智能运维体系具有重要价值。可集成至iSolarCloud平台,通过无人机红外成像实现光伏电站巡检自动化,结合EL成像诊断组件内部微裂纹与电池衰减,为SG系列逆变器的MPPT优化提供精准数据支持。系统99%以上检测精度和0.1秒处理速度,可显著提升PowerTitan储...
光伏/光热一体化辅助除湿蒸发冷却系统的多变量超平面优化
Multivariate hyperplane optimization of integrated photovoltaic/thermal – Assisted desiccant evaporative cooling system
Yanling Zhang · Yi Chen · Hongxing Yang · Hao Zhang 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.325
摘要 建筑物对可持续空调系统日益增长的需求推动了绿色高效替代空气处理系统的发展，例如光伏/光热再生式除湿冷却系统（PV/T-DCS）。本研究探讨了一种针对高密度、高温高湿城市环境定制的PV/T-DCS多变量优化策略。通过将光伏/光热（PV/T）系统与基于液体除湿剂的蒸发冷却系统相结合，所提出的系统构型与优化方案旨在最大化制冷能力、最小化能耗并减少排放。本研究采用一种新颖的运行策略，在当地气候条件下测试，执行多变量超平面优化，以平衡技术、环境、能源和经济目标。结果表明，与传统系统相比，PV/T-D...
解读: 该PV/T-DCS系统的多变量优化策略对阳光电源光储一体化方案具有重要参考价值。研究中光伏光热协同及能效优化思路可应用于SG系列逆变器的MPPT算法改进,58.1%的节能率验证了储能系统配合的必要性,ST系列PCS可通过GFM控制实现冷热电联供场景的能量优化调度。论文涉及的SiC器件高效转换特性与公...