A. Mellit · C. Moussaoui · S. Pastore · A. Massi Pavan · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月

随着太阳能在各领域的广泛应用，为确保太阳能光伏（PV）装置的安全性和效率，已开发出有效且可靠的故障检测与诊断技术。近年来，利用红外热成像（IRT）图像对光伏电站进行故障诊断受到了研究人员的广泛关注。基于IRT图像设计一个有效且经济实惠的端到端原型，以协助光伏电站的操作人员和维护团队进行故障诊断，这极为必要，也是光伏界关注的关键问题。在本研究中，首先，我们将基于轻量级深度卷积神经网络（DCNN）的模型与五种混合模型进行比较，利用采集到的IRT图像对光伏组件的缺陷严重程度进行分类。结果表明，DCNN...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于红外热成像和轻量级深度学习的光伏故障诊断技术具有显著的战略价值。作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，阳光电源不仅提供硬件设备，更致力于构建全生命周期的智能运维解决方案，而该技术正好契合这一战略方向。 该研究的核心价值在于实现了从实验室到工业应用的关键跨越。通...