基于先验知识的大规模超高清光伏板分割数据集增强框架

A large-scale ultra-high-resolution segmentation dataset augmentation framework for photovoltaic panels in photovoltaic power plants based on priori knowledge

Ruiqing Yang · Guojin He · Ranyu Yin · Guizhou Wang 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390

摘要 当前大多数提升模型精度的研究主要集中在模型本身的优化上，往往忽视了数据集质量的关键作用，尤其是在遥感大数据背景下。许多关于光伏发电（PV）的大规模提取研究通常仅关注光伏电站边界的粗略勾画，这限制了更深入的下游分析潜力。本文提出了一种针对光伏电站内部光伏板进行细粒度提取的框架，而非仅仅捕捉电站的外部轮廓。通过聚焦于单个光伏板级别的分割，该方法为下游应用（如发电量估算和空间布局优化）提供了更为精确的评估基础。该框架融合了先验知识，以应对地表覆盖、成像条件以及背景干扰所带来的挑战。一种创新的标签...

解读: 该超高分辨率光伏板分割框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过面板级精细识别,可显著提升SG系列逆拟器的MPPT优化策略精度,实现组串级故障诊断与发电量评估。数据集质量提升(78%→92%)为预测性维护算法提供可靠训练基础,结合先验知识的标注效率提升75%可加速电站数字...

考虑退化状态的高原风力发电机时变成本建模与维护策略优化

Time-varying cost modeling and maintenance strategy optimization of plateau wind turbines considering degradation states

Huakang Tanga · Honglei Wang · Chengjiang Lia · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 高原风能发电在减少碳排放方面具有巨大潜力；然而，与其他可再生能源相比，其经济性仍需进一步提升。作为提高其经济可行性的有效途径，维护策略优化旨在降低单位千瓦时的维护成本并延长设备使用寿命。本文提出了一种考虑退化状态的高原风力发电机多目标维护决策优化模型。该模型包含以下三个方面：i）结合基于时间与基于状态的方法，对高原风力发电机的维护过程进行建模；ii）考虑复杂环境下随时间变化的维护成本；iii）采用多目标优化方法，寻找满足维护需求的最优策略。模型所考虑的复杂性主要包括：各设备状态运行持续时间...

解读: 该高原风电时变成本建模与维护优化技术对阳光电源风电变流器及智能运维平台具有重要借鉴价值。研究中的状态退化建模方法可应用于SG系列风电变流器的预测性维护,结合iSolarCloud平台实现设备全生命周期健康管理。多目标优化策略可降低24.07%维护成本并延长11.58%设备寿命,为阳光电源在高原等复杂...