摘要
本发明公开了一种建筑光伏一体化组件缺陷智能检测方法及系统,涉及光伏组件智能检测技术领域。本发明通过构建多源数据融合框架和深度特征提取技术,显著提升了光伏组件缺陷检测的精度与响应速度,解决了传统方法的局限性;进一步通过多变量回归分析和时间序列分析技术,精准预测缺陷趋势,优化运维决策,解决了现有技术在缺陷成因分析和预测性维护方面的不足;最后,结合智能化运维系统和实时监控模块,优化运维资源分配,提升系统可靠性,确保缺陷区域的及时处理,全面提高了光伏系统的运维效率和稳定性。
技术关键词
建筑光伏一体化组件
缺陷智能检测方法
时间序列分析技术
深度特征提取
支持向量机分类
智能化运维
资源分配
ARIMA模型
空间插值算法
运维策略
动态调整机制
回归分析方法
卷积神经网络模型
多维特征向量组合
坐标
综合数据库
光伏组件缺陷检测
历史运行数据
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射频指纹识别
辐射源识别方法
接收机
多尺度特征
深度特征提取
船舶动力系统
故障诊断方法
集成学习器
支持向量机分类器
故障诊断装置
特征提取模块
图像去马赛克方法
生成对抗模型
卷积模块
多光谱
变化检测模型
识别方法
通信传输设备
数据处理设备
数据存储设备
溢流漏失监测方法
非线性支持向量
序列
溢流漏失监测技术
SMO算法