Key points are not available for this paper at this time.
في السنوات الأخيرة، ثبت أن التصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء من الجو (aIRT)، كطريقة فحص فعالة من حيث التكلفة، هو تقنية موثوقة للكشف عن الأعطال في أنظمة الطاقة الشمسية الكهروضوئية (PV). تهدف هذه الطريقة إلى إجراء مراقبة شاملة بسرعة لمحطات الطاقة الشمسية الكهروضوئية، بدءًا من مرحلة التشغيل حتى نهاية عمرها التشغيلي الكامل. توفر هذه الورقة مراجعة للطرق المذكورة في الأدبيات لأتمتة المهام المختلفة لإطار عمل aIRT لفحص أنظمة الطاقة الشمسية الكهروضوئية. تمت مراجعة الدراسات ذات الصلة لمعالجة الصور الرقمية (DIP) وتقنيات التصنيف والتعلم العميق. كانت معظم هذه الدراسات مركزة على الكشف التلقائي عن الأعطال وتصنيف محطات الطاقة الشمسية الكهروضوئية باستخدام الصور المرئية، IRT و aIRT بدقة تصل إلى 90%. من ناحية أخرى، استكشفت قلة من الدراسات أتمتة أجزاء أخرى من إجراءات aIRT، مثل تخطيط المسار الأمثل، وتجميع الصور المأخوذة، والكشف عن التراكمات على الوحدات. حققت الخوارزميات الخاصة بالكشف عن وحدات الطاقة الشمسية الكهروضوئية وتقسيمها أقصى درجة F1 (المتوسط التوافقي للدقة والاسترجاع) تصل إلى 98.4%. لا تزال دقة وموثوقية وتعميم الخوارزميات المطورة هي القضايا الرئيسية في هذه الدراسات، خاصة عند التعامل مع المزيد من فئات الأعطال وفحص محطات الطاقة الشمسية الكهروضوئية الكبيرة. لذلك، يجب استكشاف الإجراء التلقائي ومهمة التصنيف لتعزيز الأداء وقابلية تطبيق طريقة aIRT.
أوليفيرا وآخرون (Fri,) درسوا هذا السؤال.