近几年,我国光伏产业蓬勃发展,光伏发电累计装机量逐年增加。在光伏产业发展的关键时期,光伏电站的运维变得尤为重要。热斑问题是光伏发电系统常见的故障之一。它不仅会显著降低光伏组件的转换效率,严重时甚至会影响光伏发电系统的安全。因此高效、精准的完成热斑检测,研究不同情况下的热斑效应对光伏系统的影响已经成为光伏发电领域的研究热点。本文基于合作光伏电站提供的热斑故障图像,搭建了小型光伏发电系统为实验平台,对上述问题展开了深入研究,本文所做的主要工作如下:1、对国内外热斑故障检测和热斑故障对电气性能影响的研究现状展开调研,根据光伏发电系统的基本结构,对光伏组件的温差特性和红外成像特性展开分析,同时使用MATLAB的SIMULINK仿真模块对光伏阵列进行模拟,对仿真光伏阵列的I-V曲线和P-V曲线进行分析,为后续热斑故障识别和探究热斑故障对光伏组件的电气性能影响提供理论基础。2、提出了基于红外图像的光伏组件区域分割算法。红外图像中通常包含了热成像仪标注,土地,阴影等多种复杂的干扰背景信息。有的干扰背景在红外图像中表现出的红外特性与热斑极为相似。针对这种情况,本文提出了基于Seg Net的光伏组件区域分割算法。首先收集并制作了光伏组件红外图像数据集,通过Label Me软件标注组件区域。然后通过调整训练参数,对模型进行训练,实现了组件区域的分割。最终,像素级的识别准确率达到了96.83%。此外,本文也采用传统图像处理算法K-means聚类算法对红外图像进行处理作为对比实验。3、提出了基于红外图像的热斑检测算法。首先基于Otsu算法完成热斑提取实验。通过实验结果中算法表现出的局限性,提出了基于Otsu双阈值分割的热斑提取算法。由于处理后图像中还存在孤立的小点和毛刺,最后采用基于形态学的区域连通方法对连通域进行提取,完成了热斑的有效定位。最终,热斑识别准确率达到了97.46%。此外,本文也提取了红外图像的HOG特征,采用SVM对图像进行分类识别作为对比实验。4、完成了热斑故障对光伏组件电气性能影响的分析。首先对导致光伏组件产生热斑故障的原因进行了分类总结。然后对太阳能电池片的工作原理进行介绍,并在此基础上,基于I-V曲线对内部缺陷导致的热斑故障原因深入分析。最后,通过使用不同的遮挡材料,研究了光伏组件在遮挡热斑条件下的温升和转换效率,并将内部缺陷导致热斑故障的光伏组件和阴影遮挡导致热斑故障的光伏组件之间的I-V曲线进行对比分析,为后续光伏组件的健康运维提供了支持。5、基于本文热斑检测算法,完成了热斑在线检测平台。对软件系统逻辑进行总体分析,将系统分为用户管理模块和热斑检测模块。完成开发后,对软件系统进行基本测试,保证其正常运行。