論文の概要: A Fault Detection Scheme Utilizing Convolutional Neural Network for PV Solar Panels with High Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09226v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 14:19:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:08:53.121058
• Title: A Fault Detection Scheme Utilizing Convolutional Neural Network for PV Solar Panels with High Accuracy
• Title（参考訳）: 高精度PVソーラーパネルの畳み込みニューラルネットワークを用いた故障検出方式
• Authors: Mary Pa, Amin Kazemi
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いた故障検出手法を提案する。 バイナリ分類では、PVセルの入力画像を2つのカテゴリに分類する。 提案したCNNモデルの成功率は、バイナリ分類では91.1%、マルチ分類では88.6%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solar energy is one of the most dependable renewable energy technologies, as it is feasible almost everywhere globally. However, improving the efficiency of a solar PV system remains a significant challenge. To enhance the robustness of the solar system, this paper proposes a trained convolutional neural network (CNN) based fault detection scheme to divide the images of photovoltaic modules. For binary classification, the algorithm classifies the input images of PV cells into two categories (i.e. faulty or normal). To further assess the network's capability, the defective PV cells are organized into shadowy, cracked, or dusty cells, and the model is utilized for multiple classifications. The success rate for the proposed CNN model is 91.1% for binary classification and 88.6% for multi-classification. Thus, the proposed trained CNN model remarkably outperforms the CNN model presented in a previous study which used the same datasets. The proposed CNN-based fault detection model is straightforward, simple and effective and could be applied in the fault detection of solar panel.
• Abstract（参考訳）: 太陽エネルギーは再生可能エネルギー技術の1つであり、ほぼ世界中で実現可能である。 しかし、太陽光発電システムの効率向上は依然として大きな課題である。 本稿では、太陽系のロバスト性を高めるために、太陽電池モジュールの画像を分割する訓練された畳み込みニューラルネットワーク(cnn)に基づく故障検出手法を提案する。 バイナリ分類では、PVセルの入力画像を2つのカテゴリ(欠陥または正常)に分類する。 さらにネットワークの能力を評価するために、欠陥のあるPV細胞はシャドー、クラック、ダストのような細胞に組織化され、モデルは複数の分類に利用される。 提案したCNNモデルの成功率は、バイナリ分類では91.1%、マルチ分類では88.6%である。 そこで,提案する訓練済みcnnモデルは,同じデータセットを用いた先行研究で提示されたcnnモデルを著しく上回っている。 提案するcnnに基づく故障検出モデルは, 単純かつ効果的であり, 太陽電池パネルの故障検出に適用可能である。

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