伪随机序列编码电致发光成像用于强环境光下光伏组件检测

Pseudorandom Sequence Coded Electroluminescence Imaging for Photovoltaic Module Inspection Under Strong Environmental Light

Fan Zhu · Kai Xie · Dongwen Gan · Lei Quan 等5人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2024年10月

光伏（PV）组件检测主要是在暗室中基于电致发光（EL）成像进行的。为提高通用性和抗干扰特性，本文提出一种用于在环境光下检测光伏组件的伪随机序列编码电致发光（PRC - EL）方法。在该方法中，通过平衡序列抑制不相关的环境光，从而使光伏检测具有更高的抗噪性能。本文从数学上验证了所提出的PRC - EL方法的可行性，并搭建了一个原型系统。实验结果表明，该方法能显著提高EL检测方法的抗干扰能力。使用10位工业相机可在室外光照强度（峰值为286 $\rm {W}/\rm {m}^{2}$）下恢复EL图像...

解读: 该伪随机序列编码EL成像技术对阳光电源光伏运维体系具有重要应用价值。可直接集成至iSolarCloud智能运维平台，实现户外现场条件下的组件缺陷检测，突破传统暗室检测的局限性。对于SG系列逆变器配套的大型光伏电站，该技术可结合无人机巡检系统，在不停机情况下完成组件健康诊断，显著提升预测性维护能力。其...

先进的光伏组件表征：利用图像变换器从电致发光图像预测电流-电压曲线

Advanced Photovoltaic Module Characterization: Using Image Transformers for Current–Voltage Curve Prediction From Electroluminescence Images

Brandon K. Byford · Laura E. Boucheron · Bruce H. King · Jennifer L. Braid · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年5月

对太阳能电站的运维而言，单个光伏（PV）组件的健康监测是一项艰巨的任务。可以通过发光检测、热成像以及电流 - 电压（$I - V$）曲线分析来检查组件，以识别损伤和功率损耗。$I - V$ 曲线能直接提供电气性能指标，可提供易于解读的数据来判断组件的健康状况。然而，为了获取这些曲线，必须将组件从阵列中断开，要么将其移至太阳模拟器，要么在原位进行表征，并对组件温度、入射太阳光谱和强度进行校正。组件的发光或热图像相对容易在原位获取。电致发光（EL）图像能突出显示组件中的物理缺陷，但无法提供易于解读的...

解读: 该EL图像智能诊断技术对阳光电源智能运维体系具有重要应用价值。可直接集成至iSolarCloud云平台的预测性维护模块，通过无人机或固定相机采集电站组件EL图像，利用Image Transformer模型实时预测I-V曲线，无需现场IV测试即可评估组件健康状态。该技术可显著提升SG系列逆变器配套的智...