YOLO系列算法在光伏组件缺陷检测中的应用与分析

针对新能源行业中的露天集中式光伏发电场站,在光伏组件缺陷的日常检测与分析工作中,引入了基于深度学习的一阶段目标检测算法YOLO系列主流算法,并对其基于DarkNet框架进行各自算法在光伏组件缺陷检测中进行应用与分析,包括模型的迁移训练、模型验证、对光伏组件的缺陷检测。本文主要对光伏组件中普遍存在的缺陷(点斑、多斑、条斑、空载)在Darknet框架的基础上分别采用YOLOv2、YOLOv3与YOLOv4进行网络模型的微调、训练、验证与分析,最终选出在光伏组件缺陷检测中最优的算法模型进行实际项目的AI落地应用。

风电系统的发电功率预测分析

阐述风电功率的预测分析,它属于综合类学科,既与气象学有关,又和统计学、电气工程学等应用相关,能够确保电网的运行安全。探讨NWP水平成为风电功率预测准确性影响的关键,合理选择预测模型,才能获得更为准确的预测结果。