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浮式光伏应用中边缘密封胶防潮保护的重量分析
Gravimetric Analysis of Edge Sealant Moisture Protection in a Floating Photovoltaic Application
Nathan Roosloot · Dag Lindholm · Josefine H. Selj · Gaute Otnes · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年3月
漂浮式光伏（FPV）组件由于部署在水面上，可能面临水分侵入增加的风险。减轻这一风险的一种方法是使用不透水的前板和背板，并在组件周边使用边缘密封胶。虽然合适的密封胶应具有较低的整体渗透率，但正确涂抹密封胶以避免界面处出现更高的水分侵入通道至关重要。在此，我们报告了使用重量法作为一种简单的方法，用于评估水分通过边缘密封胶的侵入情况，并识别导致水分侵入增加的与涂抹相关的问题。该方法使用多个样本，这些样本紧密模拟了密封胶在Sunlit Sea公司开发的FPV设计中的预期应用。在稳态水蒸气透过率测量和有限...
解读: 该边缘密封防潮技术对阳光电源SG系列光伏逆变器在浮式光伏场景的配套应用具有重要参考价值。研究量化了密封材料对湿气侵入的阻隔效果，可直接应用于优化光伏组件与逆变器接口的防护设计。针对水面高湿环境，阳光电源可在SG系列逆变器的端子密封、线缆入口等关键部位采用高阻隔性密封方案，结合IP68防护等级提升整机...
使用卷积神经网络检测光伏组件玻璃裂纹
Using Convolutional Neural Networks to Detect In-Field PV Module Glass Cracks
Savannah Bennett · Thomas Weber · Rory Bennett · Ernst Wittman 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年9月
双玻光伏组件的应用日益广泛，人们对这些组件中的玻璃破裂问题也愈发关注。为证实这一现象、量化玻璃破裂率，并减轻在现场查找破裂组件的繁琐工作，本文考虑使用卷积神经网络进行玻璃裂纹检测。对七种模型进行了测试：六层模型、四层模型、VGG16、VGG19、ResNet18、ResNet34 和 ResNet50。在两个光伏（PV）场中采用非标准化图像采集方法，针对两种组件类型创建了七个标注数据集，图像数量从 3540 张到 12600 张不等。六层模型在裂纹与无裂纹分类方面的准确率可达 97.7%，使用 ...
解读: 该CNN玻璃裂纹检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器配套的智能运维体系具有重要应用价值。可直接集成至iSolarCloud云平台的智能诊断模块，通过无人机巡检图像自动识别双面玻璃组件裂纹，实现预测性维护。该技术与阳光现有的IV曲线诊断、红外热成像分析形成互补，可提前发现因玻璃裂纹导致的组件功率衰减和...