摘要
本发明提供一种光伏组件温度监测方法及系统,涉及温度监测技术领域,包括通过红外热成像和可见光图像采集,结合空间配准算法和边缘计算,获取光伏组件的标准化温度数据。利用小波变换和图卷积神经网络构建温度预测模型,实现温度异常区域的识别。采用分层聚类和图神经网络进行故障分析,生成包含故障定位、预警等级、故障类型和处理指导的预警信息,并发送至运维管理平台,实现光伏组件的智能温度监测和故障预警。
技术关键词
环境监测数据
温度预测模型
置信度数值
运维管理平台
温度分布图像
注意力神经网络
光伏组件表面
光伏组件温度
空间配准算法
边缘检测算子
深度度量学习
可见光图像
特征点
多维特征向量
历史故障数据
特征提取模块
非局部均值滤波
系统为您推荐了相关专利信息
果酒发酵罐
动态监测方法
多通道卷积神经网络
融合多源数据
菌落图像
温度预测模型
车辆热管理系统
动力电池
样本
长短期记忆网络
体温监控
图像数据集合
线性回归方程
测试方法
婴儿
供热负荷预测
温度预测方法
温度预测模型
历史运行数据
序列