一种光伏组件故障检测方法及系统

本发明涉及一种故障检测方法及系统，尤其是光伏组件故障检测方法及系统。

背景技术：

1、随着光伏太阳能产业的不断发展，集中式光伏电站和分布式光伏电站的数量稳步增加，人工检测大面积的光伏电站显得愈加困难，光伏组件故障综合检测系统不仅可以大大节省人力，又可对光伏组件的状态进行实时监测，以便及时维护。可以大大减少企业的运维成本，增加光伏电站的发电效率，提高经济收益。现有的光伏组件故障检测方法，检测类别范围较小，不能应对多发的复杂的环境情况，检测模型较单一，检测速度慢，且模型无法及时地更新，不能满足在当下环境中实时监测的需求。

技术实现思路

1、发明目的：本发明的目的是提供一种方法高效准确的光伏组件故障检测方法及系统。

2、技术方案：本发明所述的光伏组件故障检测方法，包括如下步骤：

3、采集光伏组件图像信息和光伏组件电路信息；

4、建立图像检测模型，将光伏组件图像信息输入图像检测模型，得到第一故障；

5、建立电路检测模型，将光伏组件电路信息输入电路检测模型，得到第二故障；

6、若所述第一故障与第二故障类型相同，则输出光伏组件的故障类型，否则根据人工判断输出光伏组件的故障类型；

7、所述图像检测模型为改进的yolov5模型，所述改进的yolov5模型的backbone模块包含依次连接的第一提取单元、第二提取单元、第三提取单元和第四提取单元，

8、第一提取单元将光伏组件图像信息分为两路，第一路通过卷积块提取到第一特征，第二路通过patch embedding和swin transformer block(stb)后得到第二特征，第一特征与第二特征相加得到第三特征并输入到第二提取单元；

9、第二提取单元将第三特征分为两路，第一路通过最大池化和卷积后得到第四特征，第二路通过patch merging和stb后得到第五特征，第四特征与第五特征相加得到第六特征并输入到第三提取单元；

10、第三提取单元和第四提取单元与第二提取单元的结构相同，最终的得到特征图输入到neck模块和head模块，得到第一故障；

11、所述电路检测模型为pnn模型。

12、进一步地，将光伏组件图像信息输入图像检测模型之前还包括对光伏组件图像信息进行去噪处理和角度旋转。

13、进一步地，将光伏组件电路信息输入电路检测模型之前还包括对将光伏组件电路信息进行预处理，所述预处理包括：根据所述光伏组件电路信息计算电压和电流，得到i-v曲线；将开路电压、最大功率点的电压、最大功率点的电流、等效串联电阻作为电路特征量；使用smote对所述电路特征量进行扩充，得到扩充电路特征量，将所述扩充电路特征量输入电路检测模型。

14、进一步地，所述光伏组件图像信息包括光伏组件的可见光图像和红外图像。

15、进一步地，使用粒子群算法调整所述图像检测模型和电路检测模型的超参数用于其再训练。

16、进一步地，将光伏组件图像信息、光伏组件电路信息以及输出的光伏组件的故障类型存入更新数据集，利用所述更新数据集对图像检测模型和电路检测模型进行更新。

17、进一步地，通过无人机摄像头采集光伏组件图像信息，通过搭建plc电路采集光伏组件电路信息。

18、本发明所述的光伏组件故障检测系统，包括：

19、采集单元，用于采集光伏组件图像信息和光伏组件电路信息；

20、图像检测单元，用于建立图像检测模型，将光伏组件图像信息输入图像检测模型，得到第一故障；

21、电路检测单元，用于建立电路检测模型，将光伏组件电路信息输入电路检测模型，得到第二故障；

22、故障输出单元，若所述第一故障与第二故障类型相同，则输出光伏组件的故障类型，否则根据人工判断输出光伏组件的故障类型；

23、所述图像检测模型为改进的yolov5模型，所述改进的yolov5模型的backbone模块包含依次连接的第一提取单元、第二提取单元、第三提取单元和第四提取单元，

24、第一提取单元将光伏组件图像信息分为两路，第一路通过卷积块提取到第一特征，第二路通过patch embedding和stb后得到第二特征，第一特征与第二特征相加得到第三特征并输入到第二提取单元；

25、第二提取单元将第三特征分为两路，第一路通过最大池化和卷积后得到第四特征，第二路通过patch merging和stb后得到第五特征，第四特征与第五特征相加得到第六特征并输入到第三提取单元；

26、第三提取单元和第四提取单元与第二提取单元的结构相同，最终的得到特征图输入到neck模块和head模块，得到第一故障；

27、所述电路检测模型为pnn模型。

28、本发明所述的电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现所述的光伏组件故障检测方法。

29、本发明所述的计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的光伏组件故障检测方法。

30、有益效果：与现有技术相比，本发明的优点在于：(1)本发明使用光伏组件图像和电路分别进行故障检测，加强了故障图像的小目标检测与增多了故障检测类别数，因光伏组件上常有鸟粪污染或少量树叶遮挡，因此本发明在保证识别准确度的前提下精简了网络结构，网络深度更浅，识别速度更快，提高了光伏故障检测的效率；(2)本发明采用数据扩充的方法对训练集进行调整，可以让其更贴近真实环境，保证了模型的泛化性能；(3)本发明根据检测的故障类别对数据库进行实时更新，在监测中不断的扩充数据量，能够不断优化模型，同时结合双重比对，当两者监测有差异时会引用人工辅助，进一步确保了检测的准确度。

技术特征：

1.一种光伏组件故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的光伏组件故障检测方法，其特征在于，将光伏组件图像信息输入图像检测模型之前还包括对光伏组件图像信息进行去噪处理和角度旋转。

3.根据权利要求1所述的光伏组件故障检测方法，其特征在于，将光伏组件电路信息输入电路检测模型之前还包括对将光伏组件电路信息进行预处理，所述预处理包括：

4.根据权利要求1所述的光伏组件故障检测方法，其特征在于，所述光伏组件图像信息包括光伏组件的可见光图像和红外图像。

5.根据权利要求1所述的光伏组件故障检测方法，其特征在于，使用粒子群算法调整所述图像检测模型和电路检测模型的超参数用于其再训练。

6.根据权利要求1所述的光伏组件故障检测方法，其特征在于，将光伏组件图像信息、光伏组件电路信息以及输出的光伏组件的故障类型存入更新数据集，利用所述更新数据集对图像检测模型和电路检测模型进行更新。

7.根据权利要求1所述的光伏组件故障检测方法，其特征在于，通过无人机摄像头采集光伏组件图像信息，通过搭建plc电路采集光伏组件电路信息。

8.一种光伏组件故障检测系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求1-7任一项所述的光伏组件故障检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-7任一项所述的光伏组件故障检测方法。

技术总结本发明公开了一种光伏组件故障检测方法及系统，该方法首先采集光伏组件图像信息和光伏组件电路信息；建立图像检测模型，将光伏组件图像信息输入图像检测模型，得到第一故障；建立电路检测模型，将光伏组件电路信息输入电路检测模型，得到第二故障；若所述第一故障与第二故障类型相同，则输出光伏组件的故障类型，否则根据人工判断输出光伏组件的故障类型；图像检测模型为改进的YOLOv5模型，所述改进的YOLOv5模型的Backbone模块包含依次连接的第一提取单元、第二提取单元、第三提取单元和第四提取单元。本发明加强了故障图像的小目标检测，增多了故障检测类别数，提高了检测速度。技术研发人员：陈俊风,姚梦钊,刘玉珠,杜静静,杨启文受保护的技术使用者：河海大学技术研发日：技术公布日：2024/11/14