一种参考光伏组件缺陷分割方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119515832A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411583816.1

    申请日:2024-11-07

    Abstract: 本发明涉及一种参考光伏组件缺陷分割方法,具体如下:首先,从已有的多模态光伏缺陷数据集中加载电致发光图像及期望检测缺陷的自然语言描述,通过预训练的图像模型与语言模型分别提取图像特征与文本特征。然后,设计多模态融合模块,将图像和文本特征有效结合,形成统一的融合特征表示。此外,设计多粒度感知分组模块,以处理不同粒度的缺陷分割需求,识别与文本相符的单个、多个以及无目标缺陷。通过文本指导的解码器从上述提取的图文特征、融合特征与感知分组特征中解码出目标掩码,从而根据输入的参考文本精确分割出光伏组件电池图像中的指定缺陷。与传统光伏缺陷分割任务,统一对图中所有光伏缺陷进行分割不同,本发明可以根据光伏电站的实际运维需求,对期望检测的缺陷进行个性化的检测,以支持光伏电站的进一步的运维决策。可以使实际光伏电站的运维工作得到个性化和高效率的显著提升。

    一种基于注意力机制与辅助多标签知识蒸馏的光伏组件缺陷持续分割方法

    公开(公告)号:CN119295427A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411583817.6

    申请日:2024-11-07

    Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制与辅助多标签知识蒸馏的光伏组件缺陷持续分割方法,具体如下:将前一阶段,即(t‑1)阶段的模型设定为旧模型,当前阶段,即t阶段的模型设定为新模型;新模型和旧模型中注意力图的计算,通过基于快速归一化特征融合的注意力机制,增强模型对细微或难以检测的缺陷特征的注;伪标签的生成;基于注意力图和辅助多类伪标签的特征知识蒸馏,在网络的浅层与深层同时根据注意图知识与辅助多标签知识进行特征匹配,使新模型能够学习到旧模型中关于旧类缺陷的知识。当新类缺陷出现时,本发明可仅基于新增的新类缺陷数据对模型进行快速微调,使模型能够同时有效分割出旧类别和新类别的隐裂缺陷,实现光伏隐裂缺陷的持续分割。

    一种基于部分IV曲线的光伏故障诊断方法

    公开(公告)号:CN118944596A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411071831.8

    申请日:2024-08-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于部分IV曲线的光伏故障诊断方法。该方法利用微型逆变器能采集组件级电气数据的特性,开发了一种不用断开光伏组件之间连接的基于部分IV曲线的光伏故障诊断方法,包括以下步骤:在IV曲线扫描之前,记录扫描开始时的时间、太阳辐照度、组件背板温度数据;根据光伏组件信息和环境信息计算需要扫描的IV曲线范围;根据计算出的IV曲线范围扫描光伏组件的IV曲线,并记录扫描完成后的时间、太阳辐照度、组件背板温度数据;根据扫描前后的环境参数变化情况判断扫描到的IV曲线是否可用,环境参数变化较大的弃用;计算被扫描组件的理论IV曲线;基于扫描到的IV曲线、理论IV曲线环境数据,进行该组件故障检测和故障分类。

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