然而,光伏发电部署的快速增长也给光伏电池板的维护带来了重要挑战,为了解决这一问题,本文提出了一种基于PA-YOLO的创新算法。 首先,我们建议使用 PA-YOLO 的渐近特征金字塔网络（AFPN）代替 YOLOv7 的主干网络,以支持非相邻层的直接交互,并避免非

光伏组件是光伏的基本单元,受生产链条较长、应用场景复杂等多种外因影响,在其制造、运输、安装等过程中都极易发生模块破损,如果这些缺陷组件投入到实际运行中,极大可能造成整个供电系统功率降低甚至出现安全方位问题。

发光的强度与本位置的非平衡少数载流子的浓度成正比,对于有缺陷会导致区域的少数载流子浓度变小导致荧光效应减弱,在图像上表现出来就成为暗色的点、线或一定区域,故可通过光致发光来判断样片是否存在缺陷,杂质等等最高终影响电池效率的因素；

各种表征方法用于检测 PV（光伏）模块缺陷。然而,这些方法会产生具有不同不确定性的不同结果,具体取决于测量设备、数据采集系统和过滤标准。这带来了精确估计 PV 模块缺陷的位置和影响的风险。立即识别和量化退化的太阳能电池板具有防止光伏组件

该数据集包含了大量的光伏电池图像数据和相关的缺陷信息,用于训练和评估针对光伏电池缺陷的检测算法。 在光伏电池生产过程中,由于制造和工艺的原因,光伏电池可能会出现各种缺陷,例如裂纹、黑点

本月电站有 6 台逆变器（表 4-3）的平均转换效率低于 94%,建议电站运 维人员在下个月中重点关注这几台逆变器的运行状况。 表 4-3 平均转换效率低于 94%的逆变器统计表 #01 子阵逆变器 0 2 #04子阵逆变柜 01 #08子阵逆变柜 02 #12子阵逆变柜 01 #17子阵

针对光伏电池板表面缺陷红外检测技术研究具体内容包括： 首先根据光伏电池板的工作原理和参数模型,从理论上分析了光伏电池板表面缺陷对光伏电池板内阻的影响。

本文对光伏系统缺陷检测的不同数据分析方法进行了全方位面的回顾,在每种技术的类型和方法方面具有高分类粒度。 文献中介绍的此类方法被分为基于成像的技术（IBT）和电气测试技术（ETT）。 尽管有几篇综述论文研究了最高近的太阳能电池缺陷检测技术,但它们没有提供包括 IBT 和 ETT 在内的全方位面研究,并且对光伏缺陷检测系统的每种不同类型进行了更细粒

光伏组件是光伏的基本单元,受生产链条较长、应用场景复杂等多种外因影响,在其制造、运输、安装等过程中都极易发生模块破损,如果这些缺陷组件投入到实际运行中,极大可能造成整个供电系统功率降低甚至出现安全方位问题。 因此,针对光伏的现场维护和故障诊断要求正变得越来越高。 目前,较为传统的 PV 缺陷检测手段包括电流-电压 (I-V)

一、简介. 河北工业大学、北京航空航天大学联合发布的——PVEL-AD 数据集又叫做 EL2021数据集 是用于对 光伏电池异常缺陷检测 方法进行基准测试的数据集。 PVEL-AD包含 36,543 张 具有各种内部缺陷和异构背景的近红外图像,其中包含1类无异常图像和具有 12 个不同类别的异常缺陷图像,例如 裂纹（线状和星状）、断栅、黑芯、未对准、粗线、划