C.V.Prasshanth · S. Badri Narayanan · Naveen Venkatesh Sridharan · Sugumaran Vaithiyanathan · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.290

摘要 随着光伏（PV）系统作为可持续能源的广泛应用，其性能因故障导致的退化问题日益突出，亟需高效的故障检测方法。本研究提出一种基于人工智能的方法，利用无人机（UAV）拍摄的图像实现对光伏组件的自动化检测。通过采用先进的特征提取技术，包括纹理分析、快速傅里叶变换（FFT）、灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差异法（GLDM）以及离散小波变换（DWT），对图像数据进行深入分析。研究优化了一种基于粗糙集理论的规则分类器，当与DWT特征结合时，分类准确率达到100%。此外，还引入了数据增强技术以提升模型的鲁...

解读: 该无人机+粗糙集理论的光伏故障检测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过DWT特征提取实现100%准确率的非接触式故障诊断,可与SG系列逆变器的MPPT优化算法协同,提升大型光伏电站的预测性维护能力。该AI驱动方法可集成至PowerTitan储能系统的智能监控模块,实...