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基于红外图像识别的光伏组件故障检测方法研究任务书

 2020-04-22 19:14:09  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

随着化石能源的短缺,且其燃烧造成环境污染,清洁的太阳能资源受到了人们的重视。可以预测,太阳能发电将会成为全球能源利用的重要来源。然而光伏组件的故障由于严重影响光伏系统正常发电以及降低光伏组件工作寿命而急切需要被研究与克服。在诸多光伏组件故障类型中,热斑现象是最为典型的一种,因此,快速有效的检测光伏组件热斑故障是十分必要的。

光伏热斑现象是光伏组件在运行过程中,因部分电池片自身特性的改变导致与整体的不谐调,从而被当作负载消耗其它光伏组件产生的能量并持续发热的现象。由于光伏热斑故障的特性,红外图像技术被应用于光伏发电故障诊断中。

本设计在分析总结了现有的几种热斑检测方法后,针对处于故障状态下的太阳能电池板的温差特性与红外特性,说明了使用红外图像检测光伏组件热斑的可行性。并针对光伏组件在运行过程中出现的光伏热斑现象,提出了一种基于红外图像识别的故障检测方法。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、了解掌握光伏组件热斑现象的产生原理、危害与一般检测方法;

2、研究光伏组件红外图像的处理方法;

3、构建图像识别参数与故障诊断之间的映射关系;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1—2周:结合论文题目和前期工作做出进度计划,查阅相关文献资料,明确研究内容,确定方案,写出开题报告与文献综述。

第3—4周:完成5000汉字以上的相关外文资料翻译,译文通顺、达意。

第5—6周:了解掌握光伏组件热斑现象的产生原理、危害与一般检测方法。

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4. 主要参考文献

[1] chu, s, majumdar, a. opportunitiesand challenges for a sustainable energy future [j]. nature, 2012, 488(7411):294-303.

[2] 傅望, 周林, 郭珂, 等. 光伏电池工程用数学模型研究[j]. 电工技术学报, 2011, 26(10): 211-216.

[3] fahrenbrucha l, bube r h. fundamentals of solar cells[m]. new york: academic press, 1983.

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