基于红外热成像及可见光图像的光伏电站热斑检测及定位技术研究

发布时间：2020-07-02 15:28

【摘要】：近年来光伏发电产业发展迅速,热斑效应不仅严重影响光伏电站的发电效率而且严重影响了光伏电站的安全性,传统的热斑检测和定位方式难以满足大型光伏电站实际需求。因此,本文选取真实运行中的光伏电站红外热成像图像和可见光图像作为研究对象,提出一种基于红外图像与可见光图像的光伏阵列热斑检测与定位的方法,实现了热斑的自动检测与定位,具体如下:(1)提出了一种基于改进自适应增强(Adaptive Boosting,Adaboost)算法的光伏阵列检测方法。基于光伏阵列具有规则几何形状的先验知识,首先利用改进权重更新方式的Adaboost算法训练能够识别光伏阵列的级联分类器实现对完整光伏阵列的初步检测,然后在此基础上去除背景区域,最后根据去除背景的结果图寻找连通区域和光伏组件平均长度及高度检测光伏发电组件。(2)提出了基于完整光伏阵列初步检测框和光伏组件检测框的两次热斑检测判别方法。为了提高热斑检测的准确率,首先利用检测区域的最高温和平均温度进行热斑初筛,然后利用滑动窗口内的温度数据进行热斑二次判定,最后对两次检测得到的可疑热斑进行与运算和位置判断得到最终的结果。(3)提出了基于斜率和长度约束的光伏阵列红外热成像图像及可见光图像配准的热斑定位方法。首先利用改进Harris算法分别提取两幅图像中的特征点,然后基于最小欧式距离准则进行特征点粗匹配,最后在此基础上根据斜率约束准则和长度约束准则对粗匹配线段进行筛选,得到最终的精配准结果,从而实现热斑定位。实验结果表明,本文提出的算法不仅实现了光伏阵列热斑的自动检测与定位,而且算法运行效率和准确率都比较高,满足大型光伏电站的实际需求。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM615;TP391.41
【图文】：

（c）建在水面的光伏电站 （d）建在沙漠的光伏电站图 1.1 光伏电站示意图为了减少热斑效应对光伏电站的影响，光伏电站运行维护人员必须定期对整个电站所有的光伏阵列进行热斑检查。传统的热斑检测一般依靠人工手持热像仪逐个光伏组件进行排查的方式，这会导致两个方面的问题。一方面，由于电站所处的环境比较恶劣导致人工检测比较困难，因此光伏电站的运行和维护成本一直居高不下。另一方面，人工手持热像仪检测热斑的方式存在精确率较低问题。根据文献[2]的统计，在使用传统方法检测热斑的所有光伏电站中，超过 20％的光伏电站缺少检测数据和误传输数据。所以，提出一种基于红外热成像及可见光图像的光伏电站热斑检测定位技术对于提高光伏电站发电效率，降低光伏电站运维成本和实现光伏电站运维智能化具有广阔的前景。光伏发电产业的发展现状科技发展促进了光伏发电技术的进步，光伏发电产业也因此得以普及。纵观全球光伏发

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文 第一章 绪论发出的热辐射线，经过光电转换将不可见辐射转换为可视图像。因此，红外图像的特征在于不受天气和照明条件的影响。红外成像系统不仅可以通过烟雾，灰尘和雾等障碍物探测目标，实现夜以继日的被动探测，并且可以发现目标细节，能够实现进一步目标检测、目标定位及目标跟踪。此外，红外成像设备隐蔽性好、检测能力强、检测距离长，将人类可视范围从有限的可见光谱扩展到肉眼看不见的红外辐射光谱，所以采用红外成像系统实现检测和识别目标在各个领域得到广泛的应用。图 1.2 为利用红外相机拍摄得到的存在热斑的光伏电站红外图像和无热斑的光伏电站红外图像。

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本文编号：2738360