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基于混合数据集的配电系统故障定位
Distribution Systems Fault Location Identification Using Mixed Datasets
Ali Shakeri Kahnamouei · Saeed Lotfifard · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年2月
本文提出一种利用现代配电网中混合数据集进行故障定位的方法，适用于含逆变型分布式电源的主动配电网。该方法融合模拟/录波数据与离散/状态数据，构建基于概率Petri网与反向可达性分析的因果模型，有效识别故障区段，并考虑保护装置失效及故障指示器误报。进一步提出改进的阻抗法，结合微同步相量测量单元或传统量测数据，精确估计故障位置，显式处理数据不确定性。通过IEEE 34节点系统仿真验证了该方法的有效性。
解读: 该混合数据集故障定位技术对阳光电源含逆变器电源的配电系统具有重要应用价值。在ST储能系统和SG光伏逆变器接入的主动配电网中，传统故障定位方法因逆变器限流特性而失效，本文提出的概率Petri网因果模型可融合保护装置状态、故障指示器信号及微同步相量数据，实现故障区段准确识别。改进阻抗法显式处理数据不确定...
基于电致发光图像的太阳能电池缺陷分割
Referring Solar Cell Defect Segmentation in Electroluminescence Images
Shenghao Dong · Jinxia Zhang · Yu Shen · Dehong Gao · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年5月
在光伏发电领域，基于电致发光（EL）图像准确识别太阳能电池缺陷对于维持光伏电站的高效运行至关重要。当前的太阳能电池缺陷分割方法通常对EL图像中的所有缺陷进行统一分割，难以根据维护需求精确识别特定缺陷。这一局限性阻碍了光伏电站智能运维的个性化缺陷检测。为解决该问题，本文提出了一种名为指称太阳能电池缺陷分割（RSCDS）的新任务。RSCDS任务的目标是根据指称文本，针对实际光伏电站的个性化维护需求，精确分割指定的太阳能电池缺陷。鉴于缺乏相关数据集，本文开发了一个RSCDS数据集，简称为Ref - E...
解读: 从阳光电源智慧运维业务视角来看，这项基于文本引导的光伏组件缺陷分割技术具有重要的战略价值。当前我们在全球管理着数百GW级的光伏电站资产，传统EL图像检测方法只能批量识别所有缺陷，无法根据运维优先级进行针对性分析，这与我们推进的智慧电站精细化管理需求存在明显差距。 该论文提出的RSCDS任务恰好切中...