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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109615629B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201811584248.1
申请日：2018-12-24
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明一种基于卷积神经网络的光伏板积灰状态图像识别系统，其特点是：包括光伏阵列的输出端经汇流箱与直流/交流转换器的输入端相连通；直流/交流转换器的输出端与逆变器的输入端相连通，逆变器的输出端与输电网相连通；光伏阵列的板背与温度传感器的输入端相连通；高清摄像头的输出端、温度传感器、气象站的输出端与图像/数据采集卡的对应输入端连通；图像/数据采集卡的输出端与计算机的输入端相连通。并提供基于卷积神经网络和图像识别的光伏板积灰状态分析调控方法。
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公开(公告)号：CN109615629A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811584248.1
申请日：2018-12-24
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明一种基于卷积神经网络的光伏板积灰状态图像识别系统，其特点是：包括光伏阵列的输出端经汇流箱与直流/交流转换器的输入端相连通；直流/交流转换器的输出端与逆变器的输入端相连通，逆变器的输出端与输电网相连通；光伏阵列的板背与温度传感器的输入端相连通；高清摄像头的输出端、温度传感器、气象站的输出端与图像/数据采集卡的对应输入端连通；图像/数据采集卡的输出端与计算机的输入端相连通。并提供基于卷积神经网络和图像识别的光伏板积灰状态分析调控方法。
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公开(公告)号：CN111539355A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010345745.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深层神经网络的光伏板异物检测系统及检测方法，检测系统包括光伏气象站、数据采集中心及控制分析中心，检测方法包括利用光伏气象站获取光伏电站现场气象数据、利用数据采集中心获取光伏板图像数据与光伏电站运行数据、利用Faster R-CNN算法分析光伏板图像数据，检测光伏板上异物的类型与大致区域、利用注意力循环网络分析光伏板图像数据，辨识光伏板上异物的精确分布区域，最后通过分析视觉注意力图像，精确判断异物在光伏板上的分布区域，以异物占光伏板工作面积的比重、分布位置评估光伏板健康状态，本发明能对规模化光伏电站光伏板上的异物检测定位，解决了光伏电站人工巡视受主观干扰大、时效性不强的问题。
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公开(公告)号：CN108572011B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201810503882.1
申请日：2018-05-23
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种基于机器视觉的光伏电池板积灰状态监测系统，其特点是：包括光伏阵列的输出端经汇流箱与直流/交流转换器的输入端连通，光伏阵列的背板与温度传感器的输入端连通；采集卡的输入端分别与温度传感器、高清摄像头、气象站和汇流箱的输出端连通，采集卡的输出端与计算机的输入端连通；直流/交流转换器的输出端与逆变器的输入端连通，逆变器的输出端与输电网连通；高清摄像头采集的图像经采集卡传输给计算机的输入端。并提供包括光伏电池板积灰图像灰度值计算和发电效率损失计算的光伏电池板积灰状态计算方法。系统具有结构简单、合理，造价低廉，测量周期短，工作效率高等优点；计算方法具有科学合理，适用性强，计算准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN108572011A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810503882.1
申请日：2018-05-23
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种基于机器视觉的光伏电池板积灰状态监测系统，其特点是：包括光伏阵列的输出端经汇流箱与直流/交流转换器的输入端连通，光伏阵列的背板与温度传感器的输入端连通；采集卡的输入端分别与温度传感器、高清摄像头、气象站和汇流箱的输出端连通，采集卡的输出端与计算机的输入端连通；直流/交流转换器的输出端与逆变器的输入端连通，逆变器的输出端与输电网连通；高清摄像头采集的图像经采集卡传输给计算机的输入端。并提供包括光伏电池板积灰图像灰度值计算和发电效率损失计算的光伏电池板积灰状态计算方法。系统具有结构简单、合理，造价低廉，测量周期短，工作效率高等优点；计算方法具有科学合理，适用性强，计算准确率高等优点。
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