【摘 要】
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在环境污染严重和能源短缺的背景下,光伏发电作为一种新型的清洁可再生能源,越来越受到人们的关注。然而光伏系统故障对光伏发电系统影响巨大,其中光伏板阴影会导致发电效率降低,甚至会产生热斑效应,损坏光伏电池元件。因此,开展光伏板阴影检测研究对提高光伏发电效率具有重要的现实意义。针对光伏板阴影检测中目标密集度高、重叠度大,以及成本高和实时性差等问题,本文提出一种基于Retina Net算法的CRC-Ret
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在环境污染严重和能源短缺的背景下,光伏发电作为一种新型的清洁可再生能源,越来越受到人们的关注。然而光伏系统故障对光伏发电系统影响巨大,其中光伏板阴影会导致发电效率降低,甚至会产生热斑效应,损坏光伏电池元件。因此,开展光伏板阴影检测研究对提高光伏发电效率具有重要的现实意义。针对光伏板阴影检测中目标密集度高、重叠度大,以及成本高和实时性差等问题,本文提出一种基于Retina Net算法的CRC-Retina Net光伏板阴影检测算法。该算法采用CSP（Cross Stage Partial）结构重新设计特征提取网络,提升了检测准确率和速度;对提取到的特征图采用循环特征融合结构,增强了所有目标的特征信息;通过改进算法的激活函数,增强了网络的鲁棒性;采用CIo U Loss来提高目标边框回归的定位精度。实验表明,该算法检测平均精度均值可达99.24%,与原Retina Net算法相比提高了4.02%,为后续实际应用中的轻量化模型提供了算法基础。CRC-Retina Net算法虽然能满足光伏板阴影检测的基本要求,但还存在模型过大、检测速度较慢等问题,需要进一步优化,因此本文基于CRC-Retina Net提出了轻量化的Ghost-Retina Net光伏板阴影快速检测算法。该算法特征提取网络采用基于Ghost思想的Ghost CSP网络,特征融合、分类和回归网络采用Ghost思想进行优化并调整网络参数,激活层采用Si LU函数,这些改进措施达到了优化模型大小、提升检测速度和增强泛化能力等效果。实验表明,Ghost-Retina Net算法的平均精度均值为97.17%,模型大小为8.75MB,检测速度为50.8FPS,在满足检测精度的情况下达到了轻量化的效果,为光伏板阴影检测系统的实现提供了核心算法基础。在上述算法研究基础上,采用C++语言和Qt5.14.0可视化开发工具构建开发了基于Ghost-Retina Net算法的光伏板阴影检测系统。该系统实现了对本地光伏板阴影图片和视频的检测,以及在线视频流实时检测等功能,在一定程度上降低了光伏系统故障检测难度,减少了系统维护成本,具有一定的实际应用价值。图51幅,表8个,参考文献67篇。
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