Fotovoltaik Güç Santralleri İçin Hata Tespiti Ve Tahminine Yönelik Akıllı Bir İzleme Sistemi Ve Yöntemi

Buluş, fotovoltaik (PV) panellerdeki arızaları doğru bir şekilde tespit etmek, yerini belirlemek ve tahmin etmek için birden fazla gelişmiş tekniği entegre eden derin öğrenme tabanlı bir çerçeve önermektedir. Sistem, hassas arıza çıkarımı için termal görüntüleme verilerini işleyen AlexNet mimarisine dayalı önceden eğitilmiş bir Evrişimli Sinir Ağı (CNN) kullanır ve arızaları 'Sıcak Noktalar', 'Kısa Devreler' ve 'Bağlı Olmayan Modüller' olarak sınıflandırır. Çerçeve, panellerdeki sıcak noktaların (hotspots) verimli bir şekilde tespiti ve yerinin belirlenmesi için Yönlendirilmiş Gradyanların Histogramı (HoG) tanımlayıcısını Destek Vektör Makinesi (SVM) modelleriyle entegre eder. Ek olarak, sistem, panel performansı bozulmasını tahmin etmek ve tespit edilen arızaların neden olduğu enerji kayıplarını ölçmek için bulanık mantıkla birleştirilmiş Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarından yararlanır. Güç verimliliği kayıp oranlarını analiz ederek kusurları doğru bir şekilde tahmin etmek için Uzun Süreli Tekrarlayan Evrişimli Ağ (LRCN) kullanılır. Bu akıllı çözüm, PV sistemi bakım ve izlemesinde önemli bir ilerleme sunar. TR 2025 016501 A2