找到 2 条结果 · Solar Energy
基于热成像驱动的卷积神经网络预测太阳能光伏组件热点寿命
Thermal image-driven CNN for predicting solar photovoltaic module lifespan from hotspots
Ashwini Raoran · Dhiraj Magar · Yogita Mistr · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.302
摘要 光伏（PV）组件的可靠性研究目前仍处于发展阶段。影响系统性能下降的环境因素已得到研究，这些因素依赖于环境条件、技术类型、设计以及所使用的材料。因此，对这些因素进行详细分析至关重要，以便能够量化组件的退化程度。当前面临的挑战主要来自热致退化，其中热点的形成会加速老化过程，缩短组件使用寿命，直接影响系统的经济性和可靠性。现有的检测方法缺乏对寿命进行定量评估的预测能力，限制了有效的维护规划和投资决策。本研究提出了一种改进的卷积神经网络（Mod-CNN），该网络利用热成像图像，结合退化机制来预测太...
解读: 该热成像CNN预测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过集成热斑识别与寿命预测模型,可增强MPPT优化算法的故障预判能力,实现从被动巡检到主动预测性维护的升级。该技术可嵌入iSolarCloud平台,结合逆变器实时监测数据,构建电站级健康度评估体系...
6276个屋顶光伏系统采集连接器的快速表征与失效分析
Rapid characterization and failure analysis of 6276 rooftop-harvested photovoltaic connectors
Steven J.Di Gregori · Laurie Burnha · Bruce H.Kin · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
摘要 光伏（PV）连接器用于将光伏组件串联连接，并将光伏组串并联连接，近年来被 increasingly 认识为导致光伏系统故障的主要因素以及多起火灾事故的源头。然而，关于连接器故障率和故障类型的公开数据极为匮乏，这主要归因于相关数据的专有性质以及开展全面分析所需的技术要求。本研究是首次针对大量采集的光伏连接器进行的大规模调查，数据集包含来自美国各地住宅屋顶太阳能系统的6276个连接器。本研究取得两方面成果：1）我们建立了一种适用于大规模采集连接器的快速表征方法，该方法结合了目视检查、电阻测量和...
解读: 该连接器失效分析研究对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智慧运维平台具有重要价值。研究揭示的连接器失效模式(接触电阻增大、内部位移)可导致系统火灾风险,这为我们的预测性维护算法提供了关键数据支撑。建议将连接器热成像监测、电阻异常检测集成到iSolarCloud平台,通过IV曲线分析识...