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基于卷积神经网络的光伏板积灰状态图像识别系统及其分析调控方法

摘要

本发明一种基于卷积神经网络的光伏板积灰状态图像识别系统,其特点是:包括光伏阵列的输出端经汇流箱与直流/交流转换器的输入端相连通;直流/交流转换器的输出端与逆变器的输入端相连通,逆变器的输出端与输电网相连通;光伏阵列的板背与温度传感器的输入端相连通;高清摄像头的输出端、温度传感器、气象站的输出端与图像/数据采集卡的对应输入端连通;图像/数据采集卡的输出端与计算机的输入端相连通。并提供基于卷积神经网络和图像识别的光伏板积灰状态分析调控方法。

著录项

  • 公开/公告号CN109615629B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北电力大学;

    申请/专利号CN201811584248.1

  • 申请日2018-12-24

  • 分类号G06T7/00;G06Q10/06;G06Q50/06;

  • 代理机构吉林市达利专利事务所;

  • 代理人陈传林

  • 地址 132012 吉林省吉林市船营区长春路169号

  • 入库时间 2022-08-23 13:43:11

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