Photovoltaic modules fault detection and power output estimation: Adeep learning approach based on electroluminescence images
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 912942
- Danışmanlar: PROF. DR. EMANUELE GİOVANNİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Belirtilmemiş.
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Politecnico di Milano
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
The accurate detection of faults in photovoltaic modules/cells and the prediction of their effective power output is becoming increasingly critical for both the reliability of associated systems and the efficiency of electricity production from renewable energy sources. Existing studies often work with datasets containing photovoltaic cells that exhibit one fault at a time, leading to the classification of photovoltaic cells with multiple faults as“mixed”faults. Moreover, factors such as cell alignment and specific fault types, collectively referred to as“cell level features”, are not considered in current studies predicting the power output of a photovoltaic module. This thesis, therefore, focuses on a comprehensive deep-learning pipeline for separately detecting three types of faults in photovoltaic modules/cells using electroluminescence images of photovoltaic modules. It also predicts the power output of photovoltaic modules by considering the cell-level features extracted from the electroluminescence images. The proposed model demonstrates its ability to detect“black core”,“crack”, and“edge”faults with global accuracies of 0.93, 0.868, and 0.95, respectively. Furthermore, the proposed model, which utilizes the features extracted from photovoltaic cells, predicts the power output of photovoltaic modules with a normalized mean absolute error of 0.03547 and a normalized root mean squared error of 0.04892. This outperforms the base model that relies solely on non-preprocessed detected faults and significantly larger models adept at extracting features from electroluminescence images of photovoltaic modules.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Fotovoltaik sistemlerde hata tanı sistemi tasarımı
Designing fault diagnosis system of photovoltaic systems
NURİ GÖKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN KARATEPE
- Fotovoltaik sistemlerinde hata bulma ve engelleme yöntemleri ve algoritmaları
Fault detection and prevention methods in photovoltaic systems
MOUHAMED AGHIAD RASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM
- Derin öğrenme tabanlı segmentasyon yaklaşımları ile güneş panellerinin otomatik verimlilik tespiti
Automatic efficiency detection of solar panels using deep learning-based segmentation approaches
SÜMEYYE YANILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EnerjiBingöl ÜniversitesiYenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUZAFFER ASLAN
- Detection of solar panel defects in electroluminescence images using deep learning
Derin öğrenme kullanılarak elektrolüminesans görüntülerinde güneş paneli hatalarının tespiti
BAHAA SALIH MANDEEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN KUTUCU
- A fault classification for defective solar cells in electroluminescence imagery based on deep learning approach
Derin öğrenme yaklaşımına dayanarak elektrolüminesans görüntülerindeki kusurlu güneş hücreleri için hata sınıflandırması
FEED AL-LAMI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK