基于特征提取的光伏发电系统故障检测方法

摘要

为了改进光伏发电系统破损故障检测方法，以应对系统规模扩大和复杂性提升带来的巨大挑战。通过设计装载双光相机的无人机巡检装置，采集光伏巡检图像，并利用改进的SIFT特征匹配拼接方法将多张图像合并成一张大图。基于YOLO v4网络构建的检测模型，包括主干特征提取、检测头和特征金字塔网络，能有效检测微小表面破碎、蜗牛纹、组件发黄、EVA脱落等故障。测试结果显示，该方法在各类破损故障检测中均表现出色，特别是EVA脱落故障的mAP值高达0.993,证明了该方法的准确性和有效性。

关键词

无人机 / 可见光图像 / 红外图像 / 特征融合 / 特征提取 / 光伏发电系统 / 破损故障检测

基金资助

国家电网科技项目(5700-202318625A-3-2-ZN)