Xin Chen · Baojie Lia · Jennifer L.Braid · Brandon Byford 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.395

摘要 光伏（PV）系统已成为可再生能源战略的基石，特别是由于过去十年中太阳能发电成本显著降低。然而，光伏装置的长期可靠性仍是一个持续存在的挑战，需要发展先进的监测和预测性维护策略。为评估光伏系统的健康状况，使用了多种类型的数据，包括环境条件、电气性能以及巡检图像等。这些数据支持诸如用于寿命预测的机器学习（ML）模型和用于缺陷检测的计算机视觉技术等方法。然而，高质量且全面的数据获取十分困难，尤其是在长期一致性与数据多样性方面尤为突出。公开可用的数据集是应对这些挑战的宝贵资源，但它们往往存在碎片化问...

解读: 该开源数据集研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要价值。论文系统梳理的环境数据、电气性能、缺陷图像等多维数据类型,可直接应用于SG系列逆变器和PowerTitan储能系统的预测性维护算法优化。特别是机器学习模型与计算机视觉技术结合,能提升我司光伏电站全生命周期健康管理能力。建议将论...