光伏陣列熱斑的紅外圖像處理的研究.pdf

1、隨著化石能源的短缺，且其燃燒造成環(huán)境污染，清潔的太陽能資源受到了人們的重視?？梢灶A(yù)測，太陽能發(fā)電將會成為全球能源利用的重要來源。然而，光伏陣列長期工作于惡劣環(huán)境下，導(dǎo)致光伏組件的部分單體光伏電池?fù)p壞，從而降低了光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電效率。熱斑現(xiàn)象是光伏發(fā)電系統(tǒng)的一種典型故障，它不僅會降低系統(tǒng)的發(fā)電效率，也容易帶來安全問題。因此，快速有效的檢測光伏組件熱斑故障是十分必要的。
　　在分析總結(jié)了現(xiàn)有的幾種熱斑檢測方法后，針對處于故障狀態(tài)下的太

2、陽能電池板的溫差特性與紅外特性，說明了使用紅外圖像檢測光伏陣列熱斑的可行性。為了解決光伏紅外圖像低分辨率、低信噪比、低對比度的缺陷，本文綜合采用了非均勻拉伸、自適應(yīng)中值濾波等多種算法對其進(jìn)行修正，達(dá)到了增加紅外圖像對比度、濾除椒鹽類噪聲的效果，為下一步的熱斑提取奠定了基礎(chǔ)。
　　在分析比較了幾種常見的圖像分割算法后，將其應(yīng)用于光伏紅外圖像的分割上。由于熱斑往往面積較小，且其鄰域灰度相差不大，使得Otsu法、最大散度閾值差法均未達(dá)到

3、滿意的分割效果。為了解決雙峰峰值相差較大，而造成的分割困難的問題，本文提出了一種自適應(yīng)最大散度閾值差法。同時，通過大量的光伏紅外圖像的分割實驗，歸納了快速獲取最大散度閾值的方法。達(dá)到了快速、有效分割光伏紅外圖像的效果。實驗表明該方法是一種實用的自適應(yīng)閾值選擇方法。
　　應(yīng)用Visual Studio軟件平臺，做了光伏陣列熱斑紅外圖像處理實驗。通過對比Otsu法、簡單迭代法、自適應(yīng)最大散度閾值差法，驗證了自適應(yīng)最大散度閾值差法的準(zhǔn)確