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公开(公告)号：CN107192759B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201710432513.3
申请日：2017-06-09
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于感应光热辐射的光伏电池无损检测方法及系统，利用激励线圈电磁感应激励后，完全非接触方式对光伏电池及组件的电、磁、光、热等信息进行高速和精密测量。融合机器学习、人工神经网络算法对光伏电池及组件的属性、缺陷及健康度进行细微和定量评价，解决现有采用接触式检测，无法检测细微缺陷，无法实现在役检测，检测速度慢等的不足。综合利用多频阻抗信息、光辐射和热辐射信息对光伏电池的性能、缺陷类型和整体健康度进行定量评价，为光伏电池产业链的有序运行提供理论、方法和技术支持。此方法可用于在线诊断已经安装在光伏电站的光伏电池及组件的故障，大大提高了光伏电池及组件的检测效率和安全性。
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公开(公告)号：CN107192759A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710432513.3
申请日：2017-06-09
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于感应光热辐射的光伏电池无损检测方法及系统，利用激励线圈电磁感应激励后，完全非接触方式对光伏电池及组件的电、磁、光、热等信息进行高速和精密测量。融合机器学习、人工神经网络算法对光伏电池及组件的属性、缺陷及健康度进行细微和定量评价，解决现有采用接触式检测，无法检测细微缺陷，无法实现在役检测，检测速度慢等的不足。综合利用多频阻抗信息、光辐射和热辐射信息对光伏电池的性能、缺陷类型和整体健康度进行定量评价，为光伏电池产业链的有序运行提供理论、方法和技术支持。此方法可用于在线诊断已经安装在光伏电站的光伏电池及组件的故障，大大提高了光伏电池及组件的检测效率和安全性。
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