[發明專利]一種電-圖模型的光伏熱斑效應檢測方法

在審

• 申請號: 201410822059.9
• 申請日: 2014-12-25
• 公開（公告）號: CN104601109A
• 公開（公告）日: 2015-05-06
• 發明（設計）人: 段其昌;毛明軒;段盼;胡蓓
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: H02S50/10
• 分類號: H02S50/10
• 代理公司: 無
• 代理人: 無

1.一種電-圖模型的光伏熱斑效應檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1：采集光伏電池板輸出的電信號(電壓信號、電流信號)以及紅外熱像圖；

S2：觀察分析紅外熱像圖信息并對光伏電池板熱斑效應做出初步判斷；

S3：輸入電-圖模型；

S4：輸出故障值Y；

S5：將所得Y值與給定的故障閾值比較；

S6：對光伏電池板熱斑效應進行準確檢測，并且給出熱斑效應的輕重度。

2.根據權利要求1所述的一種電-圖模型的光伏熱斑效應檢測方法，其特征在于：所述步驟S3中的電-圖模型通過以下步驟來構建：

S31：通過I-V分析儀采集光伏電池板正常運行狀態下的輸出電壓信號和負載電流信號；

S32：用紅外熱像儀采集光伏電池板正常運行狀態下的紅外熱像圖；

S33：運用一種新的紅外圖像分割算法，即首先用粒子群算法確定最佳分割閾值，然后用脈沖神經網絡算法對紅外圖像進行分割，從而可以得到分割后的光伏電池板的紅外熱像圖；

S34：利用紅外圖像分析儀可以得到整個光伏電池板的最高溫度值T；

S35：將光伏電池板正常工作情況下測得的值與光伏電池板出現熱斑效應時測得的n組值進行比較分析，并且根據專家經驗構建電-圖模型：

Y＝αU_n/U+βI_n/I+mγT_n/T

其中，Y為輸出的故障值，U和I分別表示正常工作時光伏電池板輸出的電壓有效值和電流有效值，Un和In分別表示通常情況下光伏電池板輸出的電壓有效值和電流有效值，Tn表示整個光伏電池板的最高溫度值，α表示輸出電壓信號所占輸出故障值的經驗權重，β表示負載電流信號所占輸出故障值的經驗權重，γ表示紅外熱像圖信號所占輸出故障值的經驗權重，m表示所監測的光伏電池板出現最高溫度點的個數，其中0≤m≤N⁺。

3.根據權利要求2所述的一種電-圖模型的光伏熱斑效應檢測方法，其特征在于：所述S33中的一種新型的紅外圖像分割算法包括以下具體步驟：

S331：首先通過粒子群算法確定最佳分割閾值。標準的PSO算法公式中，具有對上次個體極值點和全局極值點記憶的粒子定義為給定D維的適應度函數空間的一個可能解。在迭代過程中，每個粒子均會調整其在每一維空間的速度，計算出其新的位置。因為每個粒子更新是相對獨立的，且維數只與適應度函數的解空間有關，所以，可以用下面的公式表示每個粒?子其一維空間的運動情況：

x_t+1＝x_t+v_t+1????(2)?

其中r₁,r₂～U(0，1)，ω,v_t表示粒子在第t次迭代時的速度，x_t表示粒子第t次迭代時的位置，表示粒子在t次迭代過程中目前的個體極值點，表示種群在t次迭代過程中目前的全局極值點，ω稱為慣性權重，常量c₁和c₂稱為加速度因子。通常設置速度的上邊界v_max和下邊界v_min，防止粒子遠離搜索空間。

根據光伏電池板物理特性，將物理特性中的重要成分作為粒子群算法的輸入，同時將物理結構特性方程作為適應度函數，從而輸出分割的最佳閾值。

S332：利用脈沖神經網絡算法對紅外圖像進行分割。PCNN是一個二維的神經網絡，其模型主要由接受域、調制部分和脈沖生成器三大部分組成。

在接受域通常把圖像中的一個像素(i，j)依次對應一個PCNN神經元，其中每一個神經元接受來自反饋通道F和連接通道L兩部分信息，并通過權重矩陣M和W與其鄰域神經元相連，在迭代過程中反饋輸入和連接輸入將會呈指數衰減。另外，針對整個模型，只在反饋通道中接受來自外部的激勵S_ij，即像素對應的灰度值I_ij。由圖1可知，整個接受部分描述如下：

其中，V_F和V_L分別為放大系數，α_F和α_L為衰減常數，Y_kl(n-1)是n-1次迭代時神經元的輸出。權重矩陣W，M是相鄰神經元的歐氏距離的倒數，即神經元(i，j)與神經元(k,l)的連接權，由

計算得到.然后通過連接系數β將反饋輸入和連接輸入非線性耦合，從而形成神經元的內部活動激勵U_ij，

U_ij(n)＝F_ij(n)(1+βL_ij(n))????(6)?

此時，脈沖生成器將U_ij與先前得到的閾值E_ij進行比較.當U_ij超過閾值E_ij時，神經元點火形成脈沖，并輸出為1，即

當神經元點火之后，其閾值因常數V_E會瞬間增加，并在衰減因子α_E的影響下閾值呈指數衰減，直到該神經元再次點火.在上述參數確定的情況下，PCNN神經元自發地發生周期性點火，因模型具有同步脈沖發放現象，即一個神經元點火，會捕獲其周圍與之相似的神經元同步點火，這使得在迭代次數n確定的情況下，神經元的輸出Y即為所得的分割效果。

S333：得到分割后的光伏電池板熱斑效應部分的紅外熱像圖以及全部溫度信息。