【摘 要】
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针对依靠人工检查光伏阵列是否需要清洗的效率低,机器人定期清洗又会造成资源浪费的问题,文章提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的光伏阵列污染报警
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51875213),2015东莞市引进第三批创新科研团队项目(2017360004004),广州市南沙区科技计划项目(2017CX009),福建省自然科学基金资助项目(2018J01541)
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针对依靠人工检查光伏阵列是否需要清洗的效率低,机器人定期清洗又会造成资源浪费的问题,文章提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的光伏阵列污染报警系统。该系统通过采集受污染和未受污染的光伏阵列图像作为训练集训练CNN神经网络,将训练好的模型嵌入网站后端,再定期采集光伏阵列图像,通过CNN神经网络模型识别是否受到污染,当光伏阵列受到污染时由前端显示报警信息。实验结果表明:该系统识别精度达97.6%,系统工作稳定,具有较强的实用价值。
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