从室内到白天,用于光伏模块诊断的电发光成像:对技术,挑战和人工智能驱动的进步进行全面的审查

科学领域:

• 太阳能光伏发电是如何实现的
• 影像科学 影像科学
• 材料科学 材料科学 材料科学

背景情况:

• 光伏 (PV) 模块诊断对于确保太阳能系统的可靠性和性能至关重要.
• 传统的电发光 (EL) 成像,主要在室内进行,在现实应用中面临局限性.
• 随着太阳能能源的扩张,对先进,高效和准确的光伏模块检查方法的需求正在增长.

研究的目的:

• 为光伏 (PV) 模块诊断提供当前和新兴的电发光 (EL) 成像技术的全面分析.
• 突出EL成像方面的进步,包括户外和白天光线应用,以及与之相关的挑战.
• 探索人工智能 (AI) 和无人机技术在光伏检查中的整合,以提高效率和准确性.

主要方法:

• 对光伏模块的电发光 (EL) 成像技术现有文献的审查.
• 分析硬件方面的创新,例如红外敏感摄像头和光学过.
• 检查人工智能驱动的方法,如深度学习和生成对抗网络 (GANs) 用于缺陷分析.
• 对基于无人机的EL成像进行大规模检查的评估.

主要成果:

• 在EL成像方面的进步使得在户外和白天条件下能够进行有效的诊断,克服环境光干扰.
• 像InGaAs相机,光学过和电流调制等创新显著提高了缺陷检测能力.
• 人工智能方法,包括深度学习和GAN,在自动化缺陷分类和性能评估方面表现有前途.
• 基于无人机的EL成像为检查大型太阳能发电场提供了更有效的解决方案.

结论:

• 电光成像 (EL) 是确保光伏模块可靠性和优化太阳能系统性能的关键工具.
• 图像技术和人工智能的持续进步对于太阳能的长期可持续性至关重要.
• 这些技术的整合促进了更高效,更准确的大规模光伏检查.