【摘要】：近年來光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,熱斑效應不僅嚴重影響光伏電站的發(fā)電效率而且嚴重影響了光伏電站的安全性,傳統(tǒng)的熱斑檢測和定位方式難以滿足大型光伏電站實際需求。因此,本文選取真實運行中的光伏電站紅外熱成像圖像和可見光圖像作為研究對象,提出一種基于紅外圖像與可見光圖像的光伏陣列熱斑檢測與定位的方法,實現(xiàn)了熱斑的自動檢測與定位,具體如下:(1)提出了一種基于改進自適應增強(Adaptive Boosting,Adaboost)算法的光伏陣列檢測方法�；诠夥嚵芯哂幸�(guī)則幾何形狀的先驗知識,首先利用改進權重更新方式的Adaboost算法訓練能夠識別光伏陣列的級聯(lián)分類器實現(xiàn)對完整光伏陣列的初步檢測,然后在此基礎上去除背景區(qū)域,最后根據(jù)去除背景的結果圖尋找連通區(qū)域和光伏組件平均長度及高度檢測光伏發(fā)電組件。(2)提出了基于完整光伏陣列初步檢測框和光伏組件檢測框的兩次熱斑檢測判別方法。為了提高熱斑檢測的準確率,首先利用檢測區(qū)域的最高溫和平均溫度進行熱斑初篩,然后利用滑動窗口內的溫度數(shù)據(jù)進行熱斑二次判定,最后對兩次檢測得到的可疑熱斑進行與運算和位置判斷得到最終的結果。(3)提出了基于斜率和長度約束的光伏陣列紅外熱成像圖像及可見光圖像配準的熱斑定位方法。首先利用改進Harris算法分別提取兩幅圖像中的特征點,然后基于最小歐式距離準則進行特征點粗匹配,最后在此基礎上根據(jù)斜率約束準則和長度約束準則對粗匹配線段進行篩選,得到最終的精配準結果,從而實現(xiàn)熱斑定位。實驗結果表明,本文提出的算法不僅實現(xiàn)了光伏陣列熱斑的自動檢測與定位,而且算法運行效率和準確率都比較高,滿足大型光伏電站的實際需求。
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM615;TP391.41
【圖文】：

（c）建在水面的光伏電站 （d）建在沙漠的光伏電站圖 1.1 光伏電站示意圖為了減少熱斑效應對光伏電站的影響，光伏電站運行維護人員必須定期對整個電站所有的光伏陣列進行熱斑檢查。傳統(tǒng)的熱斑檢測一般依靠人工手持熱像儀逐個光伏組件進行排查的方式，這會導致兩個方面的問題。一方面，由于電站所處的環(huán)境比較惡劣導致人工檢測比較困難，因此光伏電站的運行和維護成本一直居高不下。另一方面，人工手持熱像儀檢測熱斑的方式存在精確率較低問題。根據(jù)文獻[2]的統(tǒng)計，在使用傳統(tǒng)方法檢測熱斑的所有光伏電站中，超過 20％的光伏電站缺少檢測數(shù)據(jù)和誤傳輸數(shù)據(jù)。所以，提出一種基于紅外熱成像及可見光圖像的光伏電站熱斑檢測定位技術對于提高光伏電站發(fā)電效率，降低光伏電站運維成本和實現(xiàn)光伏電站運維智能化具有廣闊的前景。光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀科技發(fā)展促進了光伏發(fā)電技術的進步，光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)也因此得以普及�？v觀全球光伏發(fā)

南京郵電大學專業(yè)學位碩士研究生學位論文 第一章 緒論發(fā)出的熱輻射線，經(jīng)過光電轉換將不可見輻射轉換為可視圖像。因此，紅外圖像的特征在于不受天氣和照明條件的影響。紅外成像系統(tǒng)不僅可以通過煙霧，灰塵和霧等障礙物探測目標，實現(xiàn)夜以繼日的被動探測，并且可以發(fā)現(xiàn)目標細節(jié)，能夠實現(xiàn)進一步目標檢測、目標定位及目標跟蹤。此外，紅外成像設備隱蔽性好、檢測能力強、檢測距離長，將人類可視范圍從有限的可見光譜擴展到肉眼看不見的紅外輻射光譜，所以采用紅外成像系統(tǒng)實現(xiàn)檢測和識別目標在各個領域得到廣泛的應用。圖 1.2 為利用紅外相機拍攝得到的存在熱斑的光伏電站紅外圖像和無熱斑的光伏電站紅外圖像。

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本文編號：2738360