文档名：基于改进CNNSVM的光伏组件红外图像故障诊断方法
摘要：为识别光伏组件故障类型,提高光伏系统发电效率,提出了一种基于改进CNN-SVM模型的光伏组件红外图像故障诊断方法.首先以光伏组件红外图像为输入样本构建改进CNN模型,采用全局平均池化层代替传统CNN模型的全连接层,在进行图像特征提取的同时降低模型参数量;利用数据增强和批归一化技术提高模型泛化能力,降低模型过拟合.其次采用非线性支持向量机SVM代替传统CNN模型中的Softmax分类器,以提高光伏组件红外图像故障识别准确率.最后采用InfraredSolarModules数据集对所提模型进行了实例验证.结果表明:与传统CNN模型相比,改进CNN-SVM模型故障诊断准确率高,对各故障类型的识别能力强.
Abstract：Inordertoidentifythefaulttypesofphotovoltaicmodulesandimprovethepowergenerationefficiencyofphotovoltaicsystem,weproposeaninfraredimagefaultdiagnosismethodofphotovoltaicmodulesbasedonimprovedCNN-SVMmodel.Firstly,weusedtheinfraredimagesofphotovoltaicmodulesasinputsamplestoconstructanim-provedCNNmodel,andreplacedthefullyconnectedlayerofthetraditionalCNNmodelwiththeglobalaveragepoolinglayer,whichreducedthenumberofmodelparameterswhileextractingimagefeatures.Besides,weuseddataenhance-mentandbatchnormalizationtechniquetoimprovethegeneralizationabilityofthemodelandreducetheoverfittingofthemodel.Secondly,weusedthenonlinearsupportvectormachineSVMtoreplacetheSoftmaxclassifierinthetradi-tionalCNNmodeltoimprovetheaccuracyofinfraredimagefaultrecognitionofphotovoltaicmodules.Finally,weusedtheInfraredSolarModulesdatasettoverifytheproposedmodel.TheresultsshowthatcomparedwiththetraditionalCNNmodel,theimprovedCNN-SVMmodelhashighfaultdiagnosisaccuracyandstrongrecognitionabilityofvariousfaulttypes.
作者：王艳 申宗旺 赵洪山 李伟Author：WANGYan SHENZongwang ZHAOHongshan LIWei
作者单位：华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003
刊名：华北电力大学学报（自然科学版） ISTICPKU
Journal：JournalofNorthChinaElectricPowerUniversity
年，卷(期)：2024, 51(3)
分类号：TM615
关键词：光伏组件 红外图像 故障诊断 CNN SVM
Keywords：photovoltaicmodules infraredimages faultdiagnosis CNN SVM
机标分类号：TP391.41TP183TM743
在线出版日期：2024年7月2日
基金项目：国家自然科学基金，中央高校基本科研业务费专项资金资助项目基于改进CNN-SVM的光伏组件红外图像故障诊断方法[
期刊论文] 华北电力大学学报（自然科学版）--2024, 51(3)王艳 申宗旺 赵洪山 李伟为识别光伏组件故障类型,提高光伏系统发电效率,提出了一种基于改进CNN-SVM模型的光伏组件红外图像故障诊断方法.首先以光伏组件红外图像为输入样本构建改进CNN模型,采用全局平均池化层代替传统CNN模型的全连接层,在进行...参考文献和引证文献
参考文献
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