综述：集成深度学习架构和卷积神经网络在光伏组件先进故障分类中的应用

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Integrative deep learning architectures and convolutional neural networks for advanced fault classification in photovoltaic modules

本文系统综述了基于卷积神经网络（CNN）的深度学习技术在光伏（PV）系统故障检测与分类中的前沿进展。文章涵盖了广义及先进CNN架构、生成对抗网络（GAN）、支持向量机（SVM）、YOLO模型、轻量级CNN、集成学习等多种方法，重点分析了其在处理数据不平衡、实现实时检测及适用于大型光伏电站监控方面的潜力。文章还详细讨论了基准数据集、图像预处理技术、模型性能指标以及基于现场可编程门阵列（FPGA）的硬件加速器等实际部署方案，为研究人员和从业人员提供了全面的技术参考和未来研究方向。

　　

引言

太阳能光伏（PV）系统是可再生能源发电的关键组成部分，然而，其在实际运行中易受多种故障影响，如裂纹、电池降解、热点以及电气故障等，这些故障会显著降低系统效率和性能。传统的故障检测方法，如电致发光（EL）成像和红外（IR）热成像，通常需要人工干预，难以适用于大规模光伏电站的实时故障研究。因此，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），因其能够通过预处理图像并自动识别与缺陷相关的模式而受到广泛关注，为实现故障检测的自动化提供了有效解决方案。

故障检测与分类

光伏系统可能遇到的故障类型多样，包括电池裂纹、热点、降解、蜗牛纹、电位诱导衰减等模块级故障，以及短路、开路、旁路二极管故障等电气故障。环境因素如灰尘、阴影、积雪等也会影响性能。故障检测技术包括红外热成像、EL成像、光致发光成像等，而图像预处理技术（如归一化、数据增强、噪声消除）对于提升深度学习模型的性能至关重要。准确的故障分类有助于区分类别，从而实现针对性维护，提升系统可靠性。

广义CNN基础架构

CNN模型通过卷积层、激活函数（如ReLU）、池化层和全连接层等核心组件，自动分析热成像或EL图像，以检测 hotspots、微裂纹等缺陷。数学运算如卷积、池化和激活函数在精确识别各类缺陷中发挥关键作用。例如，七层CNN模型在EL图像上的缺陷分类准确率可达98.35%。然而，基础CNN模型在处理多类别分类或复杂背景时仍面临挑战。

先进CNN模型与架构

为提升检测精度，研究引入了多光谱深度CNN、结合VGG-16的微裂纹检测方法、以及集成Hough线变换与Faster R-CNN的混合模型。这些先进架构通过多尺度特征提取、伪彩色化等技术，显著增强了对复杂纹理和小尺度缺陷的识别能力。例如，结合伪彩色化的CNN模型在分割后的光伏电池缺陷检测中准确率高达99.8%。

基于迁移学习的CNN架构

迁移学习通过微调在大型数据集上预训练的模型（如AlexNet、VGG-16），有效解决了光伏故障检测中数据稀缺的问题。该方法能够减少训练时间，并在小数据集上表现出色。例如，微调后的VGG-16模型在红外热成像数据上的故障分类准确率达到98.39%。融合ResNet152-Xception的模型在ELPV和PVEL-AD数据集上也取得了优异性能。

基于GAN的深度学习架构

生成对抗网络（GAN）通过生成器（G-network）和判别器（D-network）的对抗训练，能够生成合成数据以解决数据集不平衡问题。GAN在增强数据多样性、自动标注以及提升模型鲁棒性方面显示出巨大潜力。例如，AC-PG GAN结合预训练SqueezeNet、ResNet等模型，在EL图像数据增强上实现了14%的准确率提升。

基于SVM的方法

支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面进行数据分类，常与CNN等模型结合使用。结合形状特征提取的SVM模型在微裂纹检测中准确率可达97%。然而，SVM在处理大规模或高维数据时面临计算挑战。

YOLO基础架构

YOLO系列模型（如YOLOv3、YOLOv5、YOLOv8）以其高效的单次检测能力，适用于实时故障检测。改进的YOLO模型（如GBH-YOLOv5）通过引入Ghost卷积、注意力机制等优化，在保持轻量化的同时提升了小目标检测精度。例如，优化后的YOLOv5在ELPV数据集上的mAP可达96.1%。

高级图像处理与特征提取方法

图像处理技术（如对比度受限自适应直方图均衡化-CLAHE）与特征提取方法（如SIFT、HOG、LBP）结合机器学习模型（如随机森林、朴素贝叶斯），在缺陷检测中发挥重要作用。例如，结合SIFT描述子和随机森林的分类器在红外图像上的准确率达到91.20%。

ResNet基础方法

残差网络（ResNet）通过快捷连接缓解了深度网络中的梯度消失问题，便于训练更深的模型。基于ResNet的模型在故障检测中表现出色，例如，使用ResNet-50的分类器在热成像视频中识别十类异常准确率超过90%。集成ResNet模型通过数据增强和焦点损失函数，在多类别故障分类中取得了高准确率。

三维CNN基础架构

三维CNN利用3D滤波器捕捉空间和时间特征，适用于视频序列或多模态数据。例如，通过格拉米角场（GAF）变换将直流和交流信号转换为3D图像，结合3D CNN进行故障检测与分类，提升了模型性能。

FPGA与轻量级CNN架构

现场可编程门阵列（FPGA）与轻量级CNN结合，旨在降低计算资源和功耗，满足实时边缘计算需求。例如，针对VGG16模型设计的硬件加速器，采用Winograd卷积和模块化设计，在无人机采集的红外图像上实现了低延迟、高吞吐量的实时故障检测。

多注意力机制

多注意力机制（如通道注意力、空间注意力）通过聚焦关键特征区域，提升了模型在噪声环境下的缺陷识别能力。例如，结合通道和空间注意力的互补注意力网络（CAN）能够有效抑制噪声并突出缺陷区域，进而提高检测精度。

集成方法

集成学习通过组合多个机器学习或深度学习模型的预测结果，以提高整体准确性和鲁棒性。例如，集成多个ResNet模型的框架在故障分类中准确率可达94%。然而，集成方法通常计算复杂度较高，需权衡性能与效率。

深度学习模型架构选择

选择合适的CNN架构深度和复杂度对于平衡检测精度与计算效率至关重要。超参数调优（如学习率、批量大小）进一步影响模型性能。自动化深度学习技术（如神经架构搜索-NAS）有望优化模型设计，适应大规模光伏电站的部署需求。

现有方法的挑战与局限性

尽管深度学习技术在光伏故障检测中取得显著进展，但仍面临诸多挑战，包括数据集不平衡、模型计算复杂度高、在复杂户外环境中的泛化能力不足、以及实时部署难度大。轻量级模型和硬件加速是未来重要研究方向。

基于FPGA硬件加速器的DL模型实际可行性评估

研究提出了一种基于FPGA的VGG16硬件加速器架构，用于处理无人机采集的红外图像。该设计采用Winograd卷积、双缓冲区和模块化计算单元，显著提升了吞吐量和能效，为实时、低功耗的太阳能故障检测提供了可行方案。

结论与未来展望

本文综述了深度学习特别是CNN在光伏故障检测与分类中的最新进展。未来研究应致力于开发更轻量、高效的模型，结合物联网（IoT）和无人机（UAV）技术，实现大规模光伏电站的智能监控与维护。同时，利用生成对抗网络（GAN）进行数据增强、探索多模态学习、以及优化边缘计算部署，将是提升系统可靠性和经济性的关键方向。