【《光伏阵列热斑的红外特性概述》5200字】

II光伏阵列热斑的红外特性概述目录TOC\o"1-3"\h\u1445光伏阵列热斑的红外特性概述 1275391.1红外图像的获取和特点 1175461.1.1红外热辐射 132131.1.2红外图像的获取 187661.1.3红外图像的特点 293851.2光伏阵列的输出特性与红外特性 3278711.1.1光伏阵列的发电原理 361531.1.2光伏阵列的输出特性 4298491.1.3光伏阵列的红外温度特性 5185471.1.4光伏阵列的红外成像特性 6177231.3光伏热斑的红外特性 718071.3.1光伏热斑的红外温度特性 7300771.3.2光伏热斑的红外成像特性 7本章首先对红外热辐射、红外图像的获得与特性进行了介绍，然后对太阳能光伏发电原理、光伏阵列的输出与红外特性进行了介绍；最后，针对热斑如何产生、它的红外温度和红外成像的特性为何进行了解。本章的内容设计是为后续章节的光伏阵列辨识和热斑检测提供了理论基础。1.1红外图像的获取和特点1.1.1红外热辐射阳光是由太阳核聚变产生的强烈的光辐射，由不同波长的光组成，越接近红色，热含量越高，越接近紫，热含量越高。光的波长范围又分为可见光和不可见光。红外线辐射，也被称为热辐射，其波长在0.76um到1000um之间，在人眼可见范围之外，被认为是不可见光。当红外投影仪产生的电磁辐射（红外辐射）以光速直接击中物体表面，且其辐射频率与物体分子运动的自然频率相吻合时，物体的分子会发生剧烈振动，在物体内部引起强烈的摩擦，并产生热量。因此，红外辐射通常被称为热辐射或温度辐射。红外线辐射根据其波长范围可分为短波红外、中波红外和长波红外。长波红外辐射，也被称为热红外，是主动发射的。这意味着物体可以发射热红外光，而不需要外部光源或热源。红外探测器可以不受天气的不定因素影响便能充分探测到穿透力最强的不容易被穿透性介质吸收的长波红外辐射的能量。1.1.2红外图像的获取自然界所有温度在绝对零度(-273℃)以上的物体都会发出红外线，红外线(或称热辐射)是自然界中存在最为广泛的辐射。红外线辐射的数量与物体本身的温度和发射率呈正相关，即温度和发射率越高，物体的辐射能力越强[16[16]孙怡峰.基于红外热成像技术的电弧熔积成形温度场研究[D].华中科技大学，2013.红外线图像的产生大致如图2-1所示。首先，一个物体通过传输介质向外部发射红外辐射，例如进入大气层。接下来，光学系统将红外光聚焦到检测器的接收表面，检测器捕获红外数据，并将捕获的光信号转化为电信号。然后，各种电信号被温度转换器转换为温度值，以获得肉眼看不见的温度分布图。在实际应用中，需要将分布图转化为灰度图或伪彩色图像显示在显示器上。红外辐射光学系统红外线探测器信号转换显示图像红外辐射光学系统红外线探测器信号转换显示图像图2-1红外图像形成过程1.1.3红外图像的特点红外热成像技术具有防雨、防雪、防烟的特点，可以在白天和晚上使用，并且可以很好地隐藏起来。它被广泛应用于军事、医疗、科研和农业等领域。从上一节对热成像过程的介绍来看，红外图像具有以下主要特点。（1）反映物体表面的温度分布情况红外热像仪通过探测物体表面的红外辐射能量并将其分布情况显现出来，红外辐射能力的强弱与物体本身温度成正相关，所以热像仪呈现的辐射能量分布即为物体表面的温度分布情况。（2）不包括任何色彩信息不论是原始红外图像还是人眼可看的红外图像，反映的都是红外辐射能量或温度的分布情况，图像中像素点灰度值只能体现该点的辐射能力或温度，与颜色无关。(3)灰度动态范围小物体表面材料和温度与红外辐射能量紧密相关。因同一物体不同部位间材料和温度的差异相对较小，探测器呈现出的红外辐射能量的探测结果也是差异较小，进而导致红外灰度图像中灰度值的波动范围不大，因为像素点的灰度值是辐射能力或温度的体现。要根据采集图像数据时的环境温度波动范围进行判断，是否需要压缩温度动态范围保证红外灰度图正常显示。(4)图像整体清晰度不高采集物体目标表面各点温差通常比较小，而实际探测场景的背景环境比较复杂，背景区域温度可能远高于探测目标的温度，而且红外探测器并非是以呈现高清图像为目的，而是为了反映红外辐射能力的分布情况，所以探测器的分辨率不高。所以探测器最终呈现的红外图像整体清晰度不高是因为环境差异和硬件设备的因素。(5)图像噪声较多采集红外图像容易受到多种外部因素的影响，如传输介质、光敏传感器、连接线路和背景环境等都导影响导致图像通常含有大量噪声。(6)白天采集图像的清晰度较高在白天，红外探测器捕捉到的热图像是由物体的红外辐射和太阳光的反射产生的，而在夜间，红外辐射主要由物体的辐射产生，而不是由太阳光产生。同时红外辐射能力会随温度上升而增强，所以白天采集的图像比夜间的更清晰。1.2光伏阵列的输出特性与红外特性为了探索利用热成像技术对光伏系统进行热斑检测的机理，首先需要了解光伏阵列的输出特性。基于光伏电站的输出特性，对其红外特性进行了详细研究。这为利用热成像技术检测光伏电站的热斑提供了理论基础。以下内容详细介绍了光伏原理、光伏阵列的输出特性和光伏阵列的红外特性。1.1.1光伏阵列的发电原理光伏技术的原理是基于光电效应。太阳能电池的基本特征与二极管相似，并在单个太阳能电池的结构模型中得到说明（见图2-2）：当光线照射到N型和P型硅时，在耗竭区产生电子-空穴对，并被内部电场分开。因此，N型硅积累了一个负电荷，P型硅积累了一个正电荷，在单个太阳能电池之间产生了一个电压差，被称为"光伏效应"。当一个负载被连接到太阳能电池的两端时，电流从P型硅流经负载到N型硅。图2-2单体光伏电池发电原理光伏效应是一种将光能转换为电能的物理现象。当暴露在阳光下时，半导体设备表现出很高的光电转换效率。目前，光伏阵列以晶体硅电池为主，将太阳能转化为电能，这被称为光伏技术。光伏电池是光伏发电的能量转换器，是光伏发电系统的重要组成部分。与传统的火力发电和水力发电相比，它们是更安静、更环保的“发电机”，因为它们没有旋转部件，不产生废气。1.1.2光伏阵列的输出特性单体光伏电池的等效电路如图2-3所示。理想电池模型包括一个直流电源和一个并联的二极管，其中输出电流取决于电池表面积和太阳辐射强度。在实践中，由于各种因素的影响，理想的光伏电池模型和实际的伏安特性有很大偏差。实际的光伏模型通过并联大电阻和串联小电阻来消除实际应用中几个因素的影响[17[17]徐小奇，刘海波.基于神经网络的光伏电池红外热图热斑识别[J].科学技术创新，2021(16):92-94.图2-3单体光伏电池等效电路根据等效电路可得：(1.1)式中，为光电流；为暗电流；为并联的大电阻；为串联的小电阻。光伏电池等效电路的伏安特性方程为： (1.2)式中,-二极管反向饱和电流；-电子电荷量（1.6x10-19C）；-玻尔兹曼常数（1.36x10-23J/K）;-P-N结的理想因子；-光伏电池实际温度（K）;-标准温度（K）;-参考温度（K）;-标准温度下的实际光电流（A）;-实际光照强度（W/m2）;-标准光照强度（W/m2）;-光伏电池在标准温度和光照时的短路电流（A）;-半导体禁带宽度（V）。可以用V-I特性曲线（图2-4）来表示光伏电池的输出特性，是研究光伏电池的重要技术参数。图2-4单体光伏电池的V-I特性曲线V-I曲线表明，太阳能电池不是一个恒定的电流源，不能提供稳定的电压和负载。该图显示，太阳能电池的输出电流在低电压下变化不大，在接近开路电压时，输出电流明显下降。开路电压、短路电流、最大功率电压、最大功率电流等关键参数通常用于研究特定条件下的光伏特性。一个光伏电池的独立输出电压约为0.5V。通常情况下，单独使用一个光伏电池。使用的光伏阵列是一个光伏系统。单独的太阳能电池被串联和并联起来，形成一个太阳能模块，光伏阵列使用一个半透明的、刚性的和耐腐蚀的外壳。在光伏系统中，为了获得规定的功率，必须考虑到串联和并联的太阳能模块的数量。从上述分析来看，在理想状态下，可认为光伏阵列的伏安特性就是光伏组件伏安特性的近似线性叠加。因此，光伏发电机的电压-电流特性可以从图2-4的电压-电流特性中得到。1.1.3光伏阵列的红外温度特性 光伏阵列的红外温度特性包括以下三点： (1)光伏阵列温度分布较为集中由图2-5可以看出，光伏阵列的温度分布比较集中，大部分都在41.5℃摄氏度左右。是因为构成光伏阵列的各组件都具有大致相同的性质，且在同一阵列中不同位置的表面温度变化范围小，光伏阵列整体区域和局部区域的温差不大。图2-5光伏阵列温度分布直方图(2)光伏阵列内各个光伏组件间的连接部分温度较低光伏组件间连接处温部分温度较低是辐射功率即为辐射能力强弱的反映，出现这种情况因为组件边缘被玻璃覆盖，边缘的红外辐射能力就低于内部的，而各组件通过边缘相连，所以导致连接部分的温度低于内部的。(3)光伏阵列的温度分布近似服从于高斯分布整个光伏阵列区域是光伏组件内部面积和连接部分之和，是因为同一阵列中各组件表面及各连接部分的温差小，且从（2）可知组件内部温度高于连接部分温度，即组件在整个光伏阵列区域中占比较大，所以整个光伏阵列区域的温度直方图遵循一个近似高斯的分布，如图2-5所示。1.1.4光伏阵列的红外成像特性实际情况中太阳能电池的温度取决于许多参数。例如，如果一个光伏系统由几个串联或并联排列的太阳能模块组成，每个模块的物理特性必须尽可能地统一，以确保电路有足够的电力供应。红外相机拍摄得的图像整体对比度较低是因为拍摄的物体表面各点温度差异很小，体现到温度分布图和灰度图中就是各点温度差值小和灰度差值小。此外，太阳能电池组件的表面被一层玻璃所包围，玻璃对红外辐射的吸收和反射作用也导致太阳能发生器的图像模糊不清，局部纹理细节明显不足。光伏组件连接处温度低于组件内部温度，导致红外灰度图中组件之间连接处灰度变化较大。因此，光伏阵列的热图像有以下三点特点。 （1）整体对比度不高光伏阵列由串联和并联排列的光伏组件阵列组成。每个光伏组件的物理特性（辐射功率）要相似才能确保电路电力得到正常供应。灰度图像中像素点的灰度差值不大是因为光伏组件的辐射功率相匹配，也就是组件温度差不大，从而导致图像整体对比度很低。此外，太阳能电池组件的表面被一层玻璃所包围，玻璃对红外辐射的吸收和反射也降低了太阳能电池阵列图像的清晰度，使局部纹理细节不那么明显。（2）各个光伏组件之间连接部分的边缘细节较为明显由光伏阵列的红外特性可知，光伏阵列内各个光伏组件间的连接部分温度低于内部温度，红外灰度图像由温度分布图转化而得，所以光伏阵列的红外灰度图像中各组件连接部分灰度值低于内部的灰度值，即各组件的连接部分会灰度值变化比较明显。（3）边缘轮廓的清晰度随地面背景的变化而变化前景和背景的红外辐射能力的差别体现在红外图像中，差别越大，区域划分就越清晰，图像边缘就可以清晰地得以展现。光伏阵列的红外辐射能力和背景的红外辐射能力会影响物体表面温度，若分别在阵列上和背景上的点红外辐射能力相差较大，通常相差较大的点位于边缘轮廓，则在红外图像中出现边缘轮廓清晰现象，若辐射能力相差不大，则会出现模糊不清的现象。即边缘轮廓清晰度不恒定，受背景环境约束。1.3光伏热斑的红外特性1.3.1光伏热斑的红外温度特性光伏组件的局部区域被遮挡并被加热，形成一个热斑，即光伏组件的局部加热区域。因此，热斑的红外温度特性包括两个方面：（1）热斑的最高温度明显高于光伏组件的平均温度这一点是因为热斑的形成机理，所以使得热斑在红外图像中被观察到。（2）热斑的最高温度与整块热斑平均温度的差值较为明显据统计结果显示，热斑中心的温度高于周围的平均温度，进而可知热斑的最高温度高于热斑的平均温度。部分背景环境的平均温度也高于光伏组件的，但背景环境的最高温度与背景环境自身的平均温的温差远远小于热斑的温差。这一特点减少了对背景区局部温度变化的误判概率，提高了检测精度。1.3.2光伏热斑的红外成像特性（1）热斑的面积通常较小热斑是由光伏组件的局部加热引起的小区域，面积极小。从图2-6可以看出，热斑面积与背景中热块面积相差较大，可以明显区分其类别，利用这点可以提高热斑检测的准确性。（2）热斑的灰度值较高从图2-6可以看出，热斑是光伏阵列区域中比较突出的一个小区域，结合热斑产生机理，可以得出热斑灰度值高于其他部分灰度值。图2-6热斑灰度图（红色圆圈标注的高亮区域）（3）热斑边缘较为明显如图2-6所示，热斑边缘的亮度相比于其余的区域亮度亮得多，即热斑边缘的灰度变化比较明显。因为在光伏阵列中热斑温度高、面积