Geri Dön

Photovoltaic modules fault detection and power output estimation: Adeep learning approach based on electroluminescence images

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 912942
  2. Yazar: ABDULLAH EMİR OZTURK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EMANUELE GİOVANNİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Belirtilmemiş.
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Politecnico di Milano
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Fotovoltaik sistemlerde hata tanı sistemi tasarımı

    Designing fault diagnosis system of photovoltaic systems

    NURİ GÖKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENGİN KARATEPE

  2. Fotovoltaik sistemlerinde hata bulma ve engelleme yöntemleri ve algoritmaları

    Fault detection and prevention methods in photovoltaic systems

    MOUHAMED AGHIAD RASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM

  3. 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

    Türkçe

    2024

    EnerjiBingöl Üniversitesi

    Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUZAFFER ASLAN

  4. 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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN KUTUCU

  5. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK