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基于航拍圖像深度學習的光伏故障檢測方法

2024-10-17 14:59  瀏覽:  

一個國際研究團隊開發了一種基于航空圖像深度學習的新型光伏故障檢測方法。

所提出的方法使用 U-Net 卷積神經網絡 (CNN) 架構進行圖像分割,然后應用 InceptionV3-Net CNN 架構進行故障分類。

學者們表示:“太陽能電池板表面存在的灰塵、雪、鳥糞以及其他物理和電氣問題可能會導致能量損失。” “太陽能系統有效監控和清潔協議的必要性怎么強調都不為過。 “基于這個目的,我們選擇了研究主題來改進與各種類型的太陽能電池板損壞相關的圖像處理和分類任務。”

對于模型分割步驟,該小組使用了包含 4,616 張圖像的公開注釋數據庫。航拍影像分為農田、草地、鹽堿地、灌木、水面、屋頂六類。數據庫按60%-20%-20%的比例劃分,分別用于訓練、驗證和測試。

另一個數據庫有885張圖像,按照相同的比例進行故障分類。該數據集包括六類光伏問題:清潔、灰塵、鳥落、電氣損壞、物理損壞和下雪。除了 InceptionV3-Net 模型(應用 InceptionV3 基礎和 ImageNet 權重)之外,研究人員還測試了其他壓縮分類模型。它們是 Dense-Net、MobileNetV3、VGG19、CNN、VGG16、Resnet50 和 InceptionV3。

“最初,航空衛星圖像使用U-net模型架構進行處理,輸入形狀為256X256X3,經歷三個階段:輸入解碼、編解碼組合和輸出生成,”他解釋道。

他還強調,InceptionV3-Net 架構使用具有 ImageNet 權重的 InceptionV3 基礎,并通過卷積層、壓縮和激勵 (SE) 塊、殘差連接和全局平均池進行增強。該模型包括兩個帶有 LeakyReLU 和批量歸一化的密集層,并以 Soft-Max 輸出層結束。它還使用數據增強技術,例如旋轉、移位、剪切、縮放和亮度調整。

他們補充道:“該模型是使用 Adam 優化器進行訓練的,學習率為 0.0001,分類交叉熵損失為。”

他們的分析表明,所提出的 InceptionV3-Net 的驗證準確率達到了 98.34%,F1 分數(代表精確度和召回率之間的平衡)為 0.99%。相比之下,競爭模型的驗證準確度范圍為 20.9% 至 89.87%,F1 范圍為 0.21% 至 0.92%。

測試結果還表明,所提出的InceptionV3-Net網絡的驗證準確率達到94.35%,F1分數為0.94。這是與競爭模型的驗證準確性進行比較的。相比之下,競爭模型的驗證準確度為 21%-90.19%,F1 為 0.19-0.91。

研究人員得出的結論是,“未來的工作可以解決幾個開放領域,以進一步提高 InceptionV3-Net 模型的能力。” “將該模型應用于其他可再生能源系統,例如風力渦輪機或水力發電廠,將測試其多功能性。 “實時故障檢測模型的進一步優化可以作為未來的工作來提高其實際用途。”

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