論文の概要: Unveiling the Invisible: Enhanced Detection and Analysis of Deteriorated Areas in Solar PV Modules Using Unsupervised Sensing Algorithms and 3D Augmented Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05136v2
• Date: Wed, 12 Jul 2023 06:00:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 10:22:49.039265
• Title: Unveiling the Invisible: Enhanced Detection and Analysis of Deteriorated Areas in Solar PV Modules Using Unsupervised Sensing Algorithms and 3D Augmented Reality
• Title（参考訳）: 非教師なしセンシングアルゴリズムと3次元拡張現実を用いた太陽電池モジュールの劣化領域の検出と解析
• Authors: Adel Oulefki, Yassine Himeur, Thaweesak Trongtiraku, Kahina Amara, Sos Agaian, Samir Benbelkacem, Mohamed Amine Guerroudji, Mohamed Zemmouri, Sahla Ferhat, Nadia Zenati, Shadi Atalla, Wathiq Mansoor
• Abstract要約: 本稿では,太陽光発電モジュールのホットスポットやスネールトレイルなどの異常を自動的に同定し,解析する基盤となる手法を提案する。 従来の診断法と修復法を変換することにより,効率を高めるだけでなく,PVシステムのメンテナンスコストを大幅に削減する。 我々の目指すのは、リアルタイムで自動ソーラーパネル検出にドローン技術を活用することで、PVのメンテナンスの有効性を大幅に向上させることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0310343700363547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solar Photovoltaic (PV) is increasingly being used to address the global concern of energy security. However, hot spot and snail trails in PV modules caused mostly by crakes reduce their efficiency and power capacity. This article presents a groundbreaking methodology for automatically identifying and analyzing anomalies like hot spots and snail trails in Solar Photovoltaic (PV) modules, leveraging unsupervised sensing algorithms and 3D Augmented Reality (AR) visualization. By transforming the traditional methods of diagnosis and repair, our approach not only enhances efficiency but also substantially cuts down the cost of PV system maintenance. Validated through computer simulations and real-world image datasets, the proposed framework accurately identifies dirty regions, emphasizing the critical role of regular maintenance in optimizing the power capacity of solar PV modules. Our immediate objective is to leverage drone technology for real-time, automatic solar panel detection, significantly boosting the efficacy of PV maintenance. The proposed methodology could revolutionize solar PV maintenance, enabling swift, precise anomaly detection without human intervention. This could result in significant cost savings, heightened energy production, and improved overall performance of solar PV systems. Moreover, the novel combination of unsupervised sensing algorithms with 3D AR visualization heralds new opportunities for further research and development in solar PV maintenance.
• Abstract（参考訳）: 太陽光発電(pv)は、エネルギー安全保障の世界的な懸念に対処するためにますます使われている。 しかし、主にクレークに起因するPVモジュールのホットスポットとスネールトレイルは、効率と電力容量を低下させる。 本稿では,太陽太陽光発電(PV)モジュールにおけるホットスポットやスネールトレイルなどの異常を自動的に検出し,解析する基盤となる手法について述べる。 従来の診断法と修復法を変換することにより,効率を高めるだけでなく,PVシステムのメンテナンスコストを大幅に削減する。 提案手法は,コンピュータシミュレーションと実世界の画像データセットを用いて検証し,太陽電池モジュールの電力容量を最適化する上での定期的なメンテナンスの重要性を強調する。 当面の目標は、ドローン技術を利用してソーラーパネルの自動検出を行い、pvメンテナンスの有効性を大幅に向上させることです。 提案手法は太陽電池の保守に革命をもたらす可能性があり、人間の介入なしに迅速かつ正確な異常検出を可能にする。 これは大幅なコスト削減、エネルギー生産の強化、ソーラーPVシステム全体の性能向上をもたらす可能性がある。 さらに、教師なしセンシングアルゴリズムと3次元AR可視化アルゴリズムを組み合わせることで、太陽電池のメンテナンスにおけるさらなる研究と開発のための新たな機会がもたらされる。

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