光伏阵列热斑的红外图像处理的研究

发布时间：2017-04-12 07:08

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【摘要】：随着化石能源的短缺,且其燃烧造成环境污染,清洁的太阳能资源受到了人们的重视。可以预测,太阳能发电将会成为全球能源利用的重要来源。然而,光伏阵列长期工作于恶劣环境下,导致光伏组件的部分单体光伏电池损坏,从而降低了光伏发电系统发电效率。热斑现象是光伏发电系统的一种典型故障,它不仅会降低系统的发电效率,也容易带来安全问题。因此,快速有效的检测光伏组件热斑故障是十分必要的。在分析总结了现有的几种热斑检测方法后,针对处于故障状态下的太阳能电池板的温差特性与红外特性,说明了使用红外图像检测光伏阵列热斑的可行性。为了解决光伏红外图像低分辨率、低信噪比、低对比度的缺陷,本文综合采用了非均匀拉伸、自适应中值滤波等多种算法对其进行修正,达到了增加红外图像对比度、滤除椒盐类噪声的效果,为下一步的热斑提取奠定了基础。在分析比较了几种常见的图像分割算法后,将其应用于光伏红外图像的分割上。由于热斑往往面积较小,且其邻域灰度相差不大,使得Otsu法、最大散度阈值差法均未达到满意的分割效果。为了解决双峰峰值相差较大,而造成的分割困难的问题,本文提出了一种自适应最大散度阈值差法。同时,通过大量的光伏红外图像的分割实验,归纳了快速获取最大散度阈值的方法。达到了快速、有效分割光伏红外图像的效果。实验表明该方法是一种实用的自适应阈值选择方法。应用Visual Studio软件平台,做了光伏阵列热斑红外图像处理实验。通过对比Otsu法、简单迭代法、自适应最大散度阈值差法,验证了自适应最大散度阈值差法的准确性与快速性。快速有效提取光伏阵列热斑,为后续的故障诊断与定位提供依据,对提高光伏板检测的智能化水平有着重要意义。
【关键词】：光伏阵列 热斑 红外图像 Otsu 最大散度阈值
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究意义10-11
• 1.3 国内外研究现状11-13
• 1.3.1 热斑检测研究现状11
• 1.3.2 红外图像检测热斑研究现状11-13
• 1.4 论文的主要工作13-14
• 第二章 光伏阵列的输出特性与红外特性14-18
• 2.1 光伏发电原理14-15
• 2.2 光伏阵列的输出特性15-17
• 2.3 光伏阵列的红外特性17
• 2.4 本章小结17-18
• 第三章 光伏阵列热斑红外图像预处理18-32
• 3.1 红外图像18-22
• 3.1.1 红外图像的产生机理18-19
• 3.1.2 红外图像的特点19-20
• 3.1.3 红外图像质量评价标准20-21
• 3.1.4 光伏阵列红外图像21-22
• 3.2 红外图像增强22-26
• 3.2.1 空间域图像增强22-23
• 3.2.2 频率域图像增强23
• 3.2.3 直方图修正法23-26
• 3.3 图像滤波26-31
• 3.3.1 均值滤波26-27
• 3.3.2 中值滤波27-28
• 3.3.3 自适应中值滤波28-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第四章 基于自适应最大散度阈值差法的热斑提取32-48
• 4.1 图像分割概述32-36
• 4.1.1 基于边缘检测的图像分割算法32-33
• 4.1.2 基于区域的图像分割算法33-34
• 4.1.3 基于阈值的图像分割算法34-36
• 4.2 最大类间方差法36-40
• 4.3 最大散度差阈值法40-41
• 4.4 自适应最大散度阈值差法41-47
• 4.4.1 参数C的初步确定41-43
• 4.4.2 参数C的进一步确定43-45
• 4.4.3 自适应最大散度阈值差法的实现45-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第五章 实验结果与分析48-55
• 5.1 实验环境48-50
• 5.2 实验结果分析50-54
• 5.3 本章小结54-55
• 第六章 总结和展望55-56
• 6.1 总结55
• 6.2 展望55-56
• 参考文献56-59
• 发表论文和科研情况说明59-60
• 致谢60-61

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本文编号：300949