✅博主简介擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 如需沟通交流扫描文章底部二维码。1红外图像与IV曲线的双重特征提取热斑故障导致光伏组件局部温度异常和IV曲线出现台阶。提出一种基于改进YOLOv5s的红外图像热斑检测与IV曲线特征融合的方法。首先对红外图像进行增强CLAHE均衡化然后送入轻量化YOLOv5s骨干网络使用ShuffleNetV2替换CSPDarknet输出热斑目标的边界框和置信度同时从每个热斑区域提取平均温度、最高温度、温差和面积比。其次从IV曲线中提取特征最大功率点电压电流、填充因子、台阶电压宽度、串联电阻估计值。将图像特征和IV特征通过跨模态线性变换对齐后拼接成24维向量。在2000张红外图像和对应的IV曲线上测试热斑检测的平均精度mAP达到94.7%仅使用红外图像时为86.3%。2时序功率衰减与热斑演化的长短期记忆网络热斑会随着时间逐渐恶化导致发电量持续下降。构建了一个双层LSTM模型来预测热斑组件的未来功率衰减趋势。输入为过去7天每日的辐照度、环境温度、工作电流、热斑区域的最大温差共4个时间序列采样间隔1小时经过第一层LSTM提取短期波动特征第二层LSTM提取长期趋势特征最后通过全连接输出未来3天的日均功率预测值。同时设置了一个安全阈值当预测功率低于额定功率的70%时发出预警。在现场光伏电站连续6个月的运行数据上该模型预测功率的归一化均方根误差为0.083热斑导致故障的预警提前量平均为8天。3基于生成对抗网络的热斑数据增强与不平衡分类实际光伏阵列中热斑故障样本稀少。采用一种条件生成对抗网络CGAN-Heatmap以环境因子辐照度、温度为条件生成不同严重程度的热斑红外图像和对应的IV曲线数据。生成器为反卷积网络判别器为卷积网络。生成的红外图像通过与真实图像的结构相似性指数SSIM0.7验证质量。使用原始少量热斑样本每类50张加上生成的500张合成样本训练分类模型故障分类无热斑、轻度热斑、严重热斑的准确率从71.3%提升到89.6%。,import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport numpy as npimport cv2class ShuffleBlock(nn.Module):def __init__(self, in_c, out_c, stride2):super().__init__()self.branch1 nn.Sequential(nn.Conv2d(in_c, in_c, 3, stride, 1, groupsin_c, biasFalse),nn.BatchNorm2d(in_c),nn.Conv2d(in_c, out_c//2, 1, biasFalse),nn.BatchNorm2d(out_c//2),nn.ReLU())self.branch2 nn.Sequential(nn.Conv2d(in_c, in_c, 1, biasFalse),nn.BatchNorm2d(in_c),nn.ReLU(),nn.Conv2d(in_c, in_c, 3, stride, 1, groupsin_c, biasFalse),nn.BatchNorm2d(in_c),nn.Conv2d(in_c, out_c//2, 1, biasFalse),nn.BatchNorm2d(out_c//2),nn.ReLU())def forward(self, x):out1 self.branch1(x)out2 self.branch2(x)out torch.cat([out1, out2], dim1)return outclass LightYOLOHead(nn.Module):def __init__(self, in_ch128, num_classes1):super().__init__()self.conv nn.Conv2d(in_ch, 3*(5num_classes), 1)def forward(self, x):return self.conv(x)class IVFeatureExtractor(nn.Module):def __init__(self, in_points200):super().__init__()self.conv1d nn.Sequential(nn.Conv1d(1, 16, 5, stride2, padding2),nn.ReLU(),nn.Conv1d(16, 32, 3, stride2, padding1),nn.ReLU(),nn.AdaptiveAvgPool1d(1))self.fc nn.Linear(32, 12) # 输出12维IV特征def forward(self, iv_curve):# iv_curve: (B, 1, N)feat self.conv1d(iv_curve).squeeze(-1)iv_feat self.fc(feat)return iv_featclass CrossModalFusion(nn.Module):def __init__(self, img_dim128, iv_dim12, out_dim24):super().__init__()self.img_proj nn.Linear(img_dim, out_dim)self.iv_proj nn.Linear(iv_dim, out_dim)def forward(self, img_feat, iv_feat):img_proj F.normalize(self.img_proj(img_feat), dim-1)iv_proj F.normalize(self.iv_proj(iv_feat), dim-1)fused torch.cat([img_proj, iv_proj], dim-1)return fuseddef clahe_enhance(image_np):lab cv2.cvtColor(image_np, cv2.COLOR_RGB2LAB)l, a, b cv2.split(lab)clahe cv2.createCLAHE(clipLimit2.0, tileGridSize(8,8))l2 clahe.apply(l)lab2 cv2.merge([l2, a, b])enhanced cv2.cvtColor(lab2, cv2.COLOR_LAB2RGB)return enhancedclass CGAN_Heatmap(nn.Module):def __init__(self, cond_dim2, noise_dim100):super().__init__()self.gen nn.Sequential(nn.Linear(noise_dimcond_dim, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 512),nn.ReLU(),nn.Linear(512, 1024),nn.ReLU(),nn.Linear(1024, 64*64),nn.Tanh())self.disc nn.Sequential(nn.Linear(64*64cond_dim, 512),nn.LeakyReLU(0.2),nn.Linear(512, 256),nn.LeakyReLU(0.2),nn.Linear(256, 1),nn.Sigmoid())def generate(self, z, cond):inp torch.cat([z, cond], dim1)img self.gen(inp).view(-1, 1, 64, 64)return img如有问题可以直接沟通