基于光伏无人机的故障判别算法研究

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该研究聚焦于利用光伏无人机巡检系统进行故障判别算法的设计与优化。研究首先搭建了无人机搭载可见光与红外热成像设备的采集平台，用于获取光伏组件的高清图像与温度数据。随后，针对光伏板表面缺陷、热斑、隐裂等常见故障，提出基于改进卷积神经网络的分类与检测算法，通过对图像进行预处理、特征增强与模型轻量化，提升了识别准确率与实时性。同时，结合温度场分析与多源信息融合策略，进一步区分了不同类型故障的特征。实验结果表明，该算法能够在复杂光照与飞行条件下有效判别故障，为光伏电站的智能化运维提供了技术支持。