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基于监督学习的光伏组件检测

Photovoltaic Module Detection Based on Supervised Learning
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摘要 人工巡检及传统的故障检测存在各种弊端,对智能化的光伏组件故障检测研究越来越迫切。本文通过介绍国内外现有的传统的故障诊断技术,并基于能量损失和多类别图像的智能故障检测进行研究,总结了智能化故障检测优缺点。 Manual inspection and traditional fault detection have various drawbacks,so the research of intelligent photovoltaic module fault detection is more and more urgent.This paper introduces the existing traditional fault diagnosis technology at home and abroad,and studies the intelligent fault detection based on energy loss and multi-class images,and summarizes the advantages and disadvantages of intelligent fault detection.
作者 李峰 付敬 杨梅 王永霞 李妮 李晓宇 LI Feng;FU Jing;YANG Mei;WANG Yongxia;LI Ni;LI Xiaoyu
出处 《计量与测试技术》 2024年第6期1-3,共3页 Metrology & Measurement Technique
基金 国家市场监督管理总局科技计划项目(项目编号:2022MK130)。
关键词 光伏组件 缺陷检测 智能化 红外图像 photovoltaic modules defect detection intelligence infrared images
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参考文献3

二级参考文献19

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