使用合的UDenseNet进行高效的太阳能电池板故障分类的新方法.
Radityo Fajar Pamungkas1, Ida Bagus Krishna Yoga Utama1, Yeong Min Jang1
1Department of Electronics Engineering, Kookmin University, Seoul 02707, Republic of Korea.
一个新的轻量级UdenseNet模型准确地分类光伏 (PV) 系统故障,提高效率和财务回报. 这一进步对于保持最佳太阳能发电场运营和应对复杂图像数据的挑战至关重要.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 在工程领域的人工智能.
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 光伏 (PV) 系统对于清洁能源发电至关重要,但阴影和热点等故障会降低效率并构成安全风险.
- 准确的光伏故障分类对于最佳的系统性能和财务回报至关重要.
- 现有的深度学习模型通常具有高的计算需求,并与复杂的图像特征和不平衡的数据集作斗争.
研究的目的:
- 为增强光伏故障分类引入轻量级合的UdenseNet模型.
- 提高光伏系统故障检测的准确性和效率.
- 解决先前模型在处理复杂图像特征和不平衡数据集方面的局限性.
主要方法:
- 开发和实施一个轻量级合的UdenseNet模型.
- 使用几何转换和生成对抗网络 (GAN) 进行图像增强.
- 在不同的光伏故障数据集上对模型进行培训和验证.
主要成果:
- 乌德森网模型实现了高精度:99.39% (2级),96.65% (11级) 和95.72% (12级).
- 该模型在较低的参数数量下显示出更高的效率,适合实时分析.
- 图像增强技术有效地提高了不平衡数据集的性能.
结论:
- 拟议的UdenseNet模型在光伏故障分类准确性和效率方面取得了重大进展.
- 这种轻量级模型非常适合对大型太阳能发电场进行实时监控.
- 该研究强调了高效的人工智能模型对于可再生能源基础设施的可靠运行的重要性.
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