Фото термопанель: Клинкерные термопанели. Термопанели купить. Цена от 1 725 р/м²

Содержание

Фото домов с фасадными термопанелями

Сортировка: По умолчаниюПо наименованию А -> ЯПо наименованию Я -> АПо возрастанию ценыПо убыванию ценыСначала популярные

Фасадная термопанель Piaskowa Gladka
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Piaskowa Rustico
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Gladka Wisnia
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Rustiko Wisnia
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Rott Gladka
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Rott Rustico
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Brazowa Gladka

Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Burgund Rustico
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Krem Gladka
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Krem Rustico
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Elewacja Old Castle Grey
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Dakota Rustico
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Montana Rustico
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Gobi Rustico
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Miodowa Szkliwiona Glazed
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Rustico Atakama
Размер: 1020х610х70 мм
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Elewacja Rustico Nevada
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Graphite Glazed
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Elewacja Gladka Kamienna
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Loft Brick Masala
Отделка: Клинкерная плитка
Фасадная термопанель Loft Brick Pepper
Фасадная термопанель Loft Brick Cardamon
Фасадная термопанель Loft Brick Salt
Фасадная термопанель Loft Brick Curry

Прежде чем выбрать материал для облицовки дома нужно внимательно изучить свойства всех материалов и потом уже выбирать то, что подходит именно вам.

Так как все материалы отличаются как своими преимуществами так и недостатками и, чтобы выбрать материал который будет максимально эффективен для вашего дома нужно учитывать некоторые факторы.

Например в современном мире вы можете одновременно и облицовать дом с декоративной целью и утеплить.

Виды облицовки:

– Под кирпичную кладку

– Под натуральный камень

– Металлические панели

– Под дерево

Если вы самостоятельно не можете выбрать тот материал, который вам подойдет вы можете прибегнуть к помощи специалистов. Специалисты способны учесть все недостатки здания и выбрать материал который хорошо впишется в фасад вашего строения и прослужит достаточно длительное время. А так же они способны сделать из вашего дома настоящее произведение искусства, так как современные материалы позволяют это сделать.

Прямая Термопанель с клинкерной польской плиткой Cerrad, серия Retro brick cardamon

Описание

Фасадные термопанели – востребованный материал для облицовки и утепления стен, более полувека назад разработанный в Германии. Немецкие специалисты соединили утеплитель с облицовкой, уменьшив время работ и сократив расходы по облицовке стен. Кроме того, они до 60% уменьшили расходы на отопление и кондиционирование, получив привлекательный, прочный и надежный материал.

Технические характеристики Термопанелей «Клинкер»

Наименование	Панель	Угол
Размеры	1020х610х70	245х245х655
Покрываемая поверхность	1010х655 мм	245х120х655
Площадь панели	0,62 кв.м	0,23 кв.м
Плотность утеплителя ППС	25-35 кг/м3
Температурный режим применения	От – 65 до + 75
К воздействию микроорганизмов и агрессивных сред	Устойчивы
Долговечность при применении в качестве отделки фасадов	50 лет
Морозоустойчивость	Более 300 циклов
Прочность на сжатие при 10% деформации	Не менее 0,16 МПа
Водопоглощение за 24 часа, по объему	Не более 2%
Группа горючести	Г3 (самозатухающий)
Разрушающая нагрузка при изгибе	Не менее 0,25 МПА

Преимущества термопанелей от производителя

Компания ООО «Техноблок-Строй» создает клинкерные термопанели, точно следуя европейской технологии.

При производстве мы применяем экологически безопасный ППС утеплитель 60-мм толщиной, что значительно выше по теплоэффективности 100 см кирпичной кладки. Термопанели «Клинкер» станут отличным решением для улучшения звукоизоляции стен!

Термопанели с клинкерной плиткой отличаются рядом существенных преимуществ:

Сочетают в себе утеплитель и облицовочную плитку;
Обеспечивают привлекательный внешний вид фасада и самого дома;
Позволяют существенно сэкономить на отоплении и кондиционировании дома;
Отличаются простым монтажом и демонтажем практически в любой сезон;

Требуются минимум расходных материалов;
Надежны, благодаря 7-ми анкерной системе без клеевого крепления к стене и пазо-гребневому соединению;
Позволяют выбрать различные цвета и фактуры кирпича;
Отличаются длительным сроком эксплуатации (не менее 10 лет без ремонта стен).

Особенности монтажа

Клинкерные термопанели просты в монтаже и крепятся практически к любым стенам – из OSB-плит, пено- и газобетонных блоков, дерева, кирпича, бетона. При установке данных изделий с внешней стороны стены, наши специалисты выводят точку росы за пределы стены дома. Такое решение обеспечит долговечность объекта и позволит поддерживать оптимальный микроклимат в помещении, без вредоносных бактерий, плесени и грибка.

Конструкция термопанелей от ООО «Техноблок-Строй» предусматриваем семь закладных букс с жесткой конструкцией, которые впаяны в утеплитель при производстве. Термопанели, благодаря 7-ми анкерной конструкции не прогибаются в месте крепления к стене, не нарушая эстетики и дизайнерского стиля дома. Как показывает практика, крепление данного материала так называемыми «грибками» не эффективно, поскольку утеплитель является мягким материалом и со временем, в месте крепления, образуется вмятина и другие внешние дефекты. Специалисты нашей компании проводят оперативные монтажные работы. Например, для монтажа 250 м2 термопанелей нам требуется 3-4 недели. Конечно, вы можете выполнить монтаж самостоятельно, просмотрев обучающие видео, но мы рекомендуем заказать данную услугу у нас.

Специалисты ООО «Техноблок-Строй» выполнят установку клинкерных термопанелей быстро, профессионально, и, что самое главное, – качественно. Позвоните нам, чтобы купить данный материал в Крыму и получить подробную консультацию о его характеристиках.

Фото домов, облицованных Термопанелью «Клинкер»

Фото двухэтажного дома в г. Судак утепленного и облицованного Термопанелями “Клинкер” нашего производства, цвет светло-серый. Затирка для Клинкерной плитки, цвет графит. Термопанели изготовлены на основе пазо-гребневого утеплителя пенополистирола толщиной 6 см. плотностью 25 кг. на 1 куб.м. Цоколь так же утеплен 6-ти см. пенополистиролом плотностью 25 кг. на 1 куб.м. и облицован искусственным камнем нашего производства “Ростовский камень”, цвет серый и светло-серый. Декор на углах, окнах и дверях сделан из ППС с нанесением влаго и солнце защитной эмали. По окончании монтажа все поверхности стен обработаны гидрофобной пропиткой для искусственного камня.

Характеристики

Площадь панели	0,62 кв.м
Размер	1020х610х70
Плотность утеплителя ППС	25-35 кг/м3
Температурный режим применения	От – 65 до + 75
К воздействию микроорганизмов и агрессивных сред	Устойчивый
Долговечность при применении в качестве отделки фасадов	50 лет
Морозоустойчивость термопанели	Более 300 циклов
Прочность на сжатие при 10% деформации	Не менее 0,16 МПа
Группа горючести	Г3 (самозатухающий)
Разрушающая нагрузка при изгибе	Не менее 0,25 МПА
Водопоглощение за 24 часа, по объему	Не более 2%

Solar Thermal Stok Fotoğraf, Resimler ve Görseller

Görsel

Görsel
Fotoğraf
İllüstrasyon
Vektörler
Video

solar thermal videosunu görüntüleyin

5.

633 solar thermal stok fotoğraf ve görselini inceleyin veya daha fazla stok fotograf ve görsel keşfetmek için yeni bir arama başlatın.

Sırala:

En popüler

Güneş enerjili su ısıtma termal kolektör sistemi – солнечная тепловая энергия stok fotoğraflar ve resimler

Güneş enerjili su ısıtma thermo kolektör sistemi

hat enerji türleri simgeleri – солнечные тепловые иллюстрации – солнечный тепловой сток фотографлар ве ресимлер

Güneş enerjili su ısıtma paneli ve su toplayıcı bir evin çatısında

солнечная стеклянная трубка панель горячей воды на крыше – солнечный тепловой сток фотографлар ве resimler

Солнечная стеклянная трубка панель горячей воды на крыше

солнечный водонагреватель – солнечное тепловое фото и

Солнечный водонагреватель

альтернативный источник энергии и энергия santralleri ve yeşil elektrik enerjisi uretim istasyonları, vektör izometrik simgeler. güneş panelleri, biyo yakıt, termal veya jeotermal, nükleer, gelgit ve su dalgası güç istasyonları – солнечные тепловые иллюстрации

Alternatif enerji ve enerji santralleri ve yeşil elektrik. ..

синие фотоэлектрические солнечные панели, установленные на крыше здания для производства экологически чистой электроэнергии в закат. производство концепции возобновляемых источников энергии. – солнечный термальный сток fotograflar ve resimler

Синие фотогальванические солнечные панели, установленные на крыше здания для…

Солнечная панель для системы горячего водоснабжения на крыше – солнечный коллектор fotoğraflar ve resimler

Солнечная панель для системы горячего водоснабжения на крыше

fotoğraflar ve resimler

Güneş enerjili su ısıtma Thermal kolektör sistemi

черные символы – альтернативная энергия – солнечная тепловая иллюстрация

Black Symbols – альтернативная энергия

вид с воздуха на синие фотоэлектрические солнечные панели, установленные на крыше промышленного здания для производства экологически чистой электроэнергии. производство концепции устойчивой энергетики – солнечная тепловая энергия stok fotoğraflar ve resimler

Вид с воздуха на синие фотоэлектрические солнечные панели, установленные на. .. , yeşil güç ve eco çevre, vektör biyometrik ekolojik kavram. альтернативные источники энергии, rüzgar ve yenilenebilir enerji kaynakları, yel değirmenleri, termal ve hidroelektrik santralleri – солнечные тепловые иллюстрации

Alternatif enerji, yeşil güç ve eko çevre, vektör biyometrik…

Солнечная система водонагревателя и человек в ванной – солнечные тепловые стоковые иллюстрации иллюстрации

Набор векторных значков электростанции

Темиз энергетического пакета simgeler – солнечные тепловые иллюстрации0016 Солнечный тепловой коллектор

evin duvarına veya çatısına güneş enerjisi yle su ısıtma sistemi kurulur. su ile cam koaksiyel tüpler 3 paneller ısı birikir. ян горюм. konsept çevre dostu ve ekonomik ev yesıtma – Солнечный тепловой фотографлярный резист. fotograflar ve resimler

Система водяного отопления Sun

Крыша здания с рядами синих фотоэлектрических панелей и вакуумных воздушных солнечных коллекторов для нагрева воды и производства экологически чистой электроэнергии.

возобновляемая электрическая и тепловая энергия с нулевым уровнем выбросов – солнечная тепловая энергия stok fotoğraflar ve resimler

Крыша здания с рядами синих фотоэлектрических панелей и вакуум…

термометр с низким углом обзора на голубом небе с сияющим солнцем – солнечная тепловая энергия stok fotoğraflar ve resimler

низкий угол Посмотреть Термометр на голубом небе с сияющим солнцем

Солнечная панель для системы горячего водоснабжения на крыше под солнечным светом – солнечные панели stok fotoğraflar ve resimler

Солнечная панель для системы горячего водоснабжения на крыше под солнечным светом 3d illüstrasyon – solar thermal stok fotoğraflar ve resimler

Güneş enerjili su ısıtıcı, paneller ve kazan kiremitli çatı arka…

güneş enerjili su panel mavi gökyüzü karşı çatıda dormers ile – solar thermal stok fotoğraflar ve resimler

Güneş enerjili su panel mavi gökyüzü karşı çatıda мансардные окна

солнечный водонагреватель – солнечный тепловой stok fotoğraflar ve resimler

Солнечный водонагреватель

инспектор осмотр фотоэлектрических модулей с помощью тепловизионной камеры – солнечный тепловой stok fotoğraflar ve resimler

инспектор осмотр фотоэлектрических модулей с использованием теплового. ..

enerji türleri logo şablonları , düz stil simgesi tasarımı kümesi. – солнечные тепловые стоковые иллюстрации

Enerji türleri logo şablonları, düz stil simgesi tasarımı kümesi.

Инфракрасные тепловые изображения солнечных фотоэлектрических панелей для выявления неисправностей с использованием метода обработки изображений

На этой странице

РезюмеВведениеОбзор литературыРезультатыЗаключениеДоступность данныхКонфликты интересовБлагодарностиСсылкиАвторское правоСтатьи по теме

Среди возобновляемых форм энергии солнечная энергия является убедительной, чистой энергией и приемлемой во всем мире. Солнечные фотоэлектрические установки, как наземные, так и крышные, растут в мире как грибы. Одной из серьезных проблем является идентификация неисправности фотоэлектрического модуля солнечной батареи, поскольку мониторинг состояния отдельных панелей большой электростанции является громоздким. В этой статье делается попытка идентифицировать панель с помощью тепловизионной системы и обрабатывать тепловые изображения с использованием метода обработки изображений. Обычное и тепловое изображения были обработаны в инструменте обработки изображений и доказали, что тепловые изображения фиксируют горячие точки. Точно так же новые и старые солнечные фотоэлектрические панели сравнивались по технологии обработки изображений, так как любая неисправность панели регистрировалась как горячие точки. Изображение, записанное на старых панелях, фиксирует горячие точки, и производительность была проанализирована с использованием обычных показателей. Результаты эксперимента также были проверены.

1. Введение

Использование возобновляемых источников энергии растет с каждым днем, чтобы обеспечить устойчивую и чистую форму энергии. В последние дни использование солнечной энергии значительно выросло. Как крышные, так и наземные технологии быстро проникли на рынок. Точно так же необходимо позаботиться об эксплуатации и обслуживании солнечных батарей. Солнечные фотоэлектрические системы не требуют обслуживания; тем не менее, мониторинг системы необходим для достижения максимальной урожайности растений. На выходной сигнал панели влияют несколько параметров, таких как пыль, влажность, температура тени и влажность. На крупной электростанции мониторинг отдельных панелей является громоздким процессом. Однако любые параметры, влияющие на производительность солнечных панелей, вызовут внутреннее сопротивление. Таким образом, тепловое изображение панелей позволит быстро определить неисправность панели. На рынке легко доступны несколько тепловизоров; анализ отдельных изображений является сложной задачей. Следовательно, изображение, полученное с помощью тепловизора, обрабатывается программным обеспечением MATLAB Simulink для различных этапов наложения изображений. Разница температур связана с окаймлением модулей, а горячие точки легко идентифицируются.

2. Обзор литературы

Различные типы решений для обнаружения неисправностей и анализа с помощью различных этапов, таких как системы мониторинга, анализ I и C на основе искусственного интеллекта, измерения напряжения и тока, а также процесс анализа измерений потерь мощности различных методов не имеют точных данных и не децентрализованы в системе для инверторов и диагностики неисправностей [1–3]. Обсуждается электрическая деградация старой панели и ее рабочие дефекты с помощью ИК-термографии и характеристик VI, а также моделирование в MATLAB и из этого исследования обработки изображения панели PV с помощью программного обеспечения по алгоритму [3, 4]. Были проведены оценка солнечной фотоэлектрической системы для подключения к сети и моделирование солнечной фотоэлектрической системы с помощью программного обеспечения MATLAB для оценки полностью работающих электростанций [4, 5]. Выполнено сравнение штатной модели и ожидаемых значений предлагаемой системы по разным типам штриховки и их выходных показаний для системы отказов на ФЭ, построены шумы по времени обнаружения для этих выходов и график, а также построена кривая устойчивости сделано по уважаемым данным [5, 6]. Для сравнения порога в неисправном состоянии с работой системы в номинальном состоянии существует множество подходов и выбор одного метода зависит от: знания истории системных событий, знания экспертной системы, данных, собранных о системе в нормальных условиях эксплуатации. , известная модель системы, типы неисправностей короткого замыкания, обрыва цепи, несоответствия нагрузок и замыканий на землю путем серьезного кодирования данными, полученными системой управления в системе через MATLAB, чтобы указать, какой тип дефекта имеет место. произошло в системе [6, 7]. Инфракрасный тепловизор для солнечных панелей предоставляет данные и преобразует их в CIELAB (это трехмерное цветовое пространство, которое позволяет точно измерять и сравнивать все воспринимаемые цвета с использованием трех цветовых значений) и сегментировать путем обработки панели различных ячеек, модулей и пыли. формовочные повышения температуры различных размеров и температурных диапазонов [8, 9]. Определена взаимосвязь между плотностью пыли различных панелей и спектральным коэффициентом пропускания. Результат угла наклона правильно связан с разницей толщины грунта снаружи. Грязь способствует снижению производства PV за счет уменьшения освещенности спектрально зависимым образом [10, 11]. Это рассматривается как результат данных спектрального ответа. Результат не такой же объем для всех видов фотоэлектрических технологий для спектральной проводимости, которая нарушает многочисленные формы спектрального ответа [12, 13]. Солнечные модули следует рассматривать как отдельные элементы для идентификации каждого промышленным управляющим компьютером. Затем для различных наборов проблем, таких как сломанная сеть, фрагментированные ячейки, черные куски на солнечных элементах и трещины на элементах, используются разные наборы методов для выявления неисправности и анализа, с каким уровнем дефектов они связаны. это. Он обеспечивает очень точное и высокое реальное время обработки [14, 15]. Используется обработка тепловых изображений солнечных фотоэлектрических модулей. Он представляет собой различные шаги по изменению модулей для идентификации неисправности [16, 17]. В основном они предполагали три различных разлома: тяжелые, мелкие и средние разломы. Тем не менее, в этой статье речь идет о тепловизионном методе для обнаружения точных дефектов в клетках. Были построены характеристические кривые, чтобы выяснить разницу между пятнами и здоровыми. Эта модель включает в себя электрические и механические системы, а затем обеспечивает оптимальное решение для условий MPPT систем [18, 19].]. Идентификация неисправности в солнечных фотоэлектрических модулях осуществляется с помощью передовых технологий и методов неразрушающего контроля, таких как процесс теплового изображения. В этой статье разработан алгоритм на основе классификатора нейронной сети с различными наборами условий и наборами модулей для достижения совершенства для вывода неисправности [20, 21]. После того, как алгоритм тестирования создан, он проверяется по тепловому изображению, которое затем преобразуется в серое изображение, а затем подвергается линейной фильтрации [22]. Градиент интенсивности настраивается, а затем для порога гистерезиса значения, наконец, идентифицируются с помощью передовой технологии. Затем изображение Хафа преобразуется в бинарное изображение, а линии Хафа наносятся на них пиками для выявления неисправностей и повышения эффективности по сравнению с другими методами. Неисправности солнечных фотоэлектрических модулей единственным способом показать необходимость обнаружения неисправностей в солнечных модулях [23]. Солнечные модули сгорели в Калифорнии и Северной Каролине, которые показаны как примеры неисправностей. Снимки электролюминесценции снимаются для здоровых панелей и мест мелких трещин, изображения разрывов и вкраплений пальцев для дефектации. Затем с помощью PCA и ICA для обработки изображения компонентным анализом. Отличие от здоровых панелей и нахождение в них точных дефектов для программного обеспечения MATLAB без точных дефектов сохраняет стоимость и надежность дефектов [24].

3. Солнечная фотоэлектрическая панель

3.1. Солнечная фотогальваническая ячейка

Солнечная фотогальваническая ячейка представляет собой солнечную панель. Они сделаны из полупроводников на основе кремния и фотонов света, которые преобразуют электроны в энергию, когда солнечный свет проходит через фотоэлемент; фотоэлемент может отражаться и поглощаться или проходить сквозь него, преобразовывая световую энергию в электрическую. Солнечные элементы используются для создания солнечной батареи, которая включает в себя солнечный модуль для выработки электроэнергии. Этот процесс был объяснен на приведенном выше рисунке солнечного элемента. Солнечные элементы работают при максимальной инсоляции, что позволяет устройству работать в высокоэффективных условиях. Солнечная батарея состоит из солнечных панелей, соединенных последовательно и параллельно для получения расчетного уровня напряжения и тока. На рис. 1 показан одиночный солнечный элемент.

3.2. Принципы преобразования солнечной энергии

Существует два режима использования солнечной энергии. Первый – это солнечный тепловой метод, а второй – солнечный фотоэлектрический метод. Фотомодули и массивы — это только часть фотоэлектрической системы. Эта система включает в себя установку солнечных панелей, которые преобразуют постоянный ток (DC) в электричество переменного тока (AC) для бытовой техники в вашем доме. В эксперименте используется солнечный фотоэлектрический метод; солнечная фотогальваническая панель основана на принципе преобразования, согласно которому, когда свет падает на полупроводник, высвобождается энергия и заставляет электроны течь в виде электроэнергии; это первичное преобразование фотоэлектрической системы. На рис. 2 показана солнечная фотоэлектрическая панель.

3.3. Тепловизор

Техника тепловидения — это метод захвата изображения, который преобразует первоначальный вид объекта с помощью тепловой волны и сохраняет его в цифровом формате без какого-либо контакта с объектом. На рис. 3 показана тепловизионная камера, которая фиксирует любой объект и дает цветовое кодирование с использованием инфракрасных методов. Тепловизор FLIR maker представлен на рис. 3.

4. Предлагаемая система

Планируемая система предназначена для выявления неисправностей, возникших в солнечной фотоэлектрической системе на начальных этапах. Тепловые изображения FLIR могут сделать это с фотоэлектрическими солнечными панелями. Полученные тепловые изображения должны быть обработаны MATLAB путем кодирования. Это может быть обеспечено блок-схемой процесса на рисунке 4.9.0003

5. Методика

Система включает в себя возобновляемый источник энергии и неисправность, которая должна быть обнаружена различными источниками различных изображений для изменения продукта, выполняемого посредством обработки изображения. Блок-схема предоставляет необходимые данные и то, как система должна выполнять эти действия с помощью MATLAB. Поскольку программное обеспечение играет важную роль в проекте, которое заключается в том, чтобы изображения обрабатывались им, чтобы обеспечить различие изображений, которые нам были даны в качестве входных данных, чтобы сделать эффективный способ вывода для их анализа с исходными изображениями, чтобы неисправность обнаруживается легко, что показано на рис. 4. Сначала при поиске неисправности изображения обеспечивают абсолютную обработку изображений солнечных панелей. Итак, эксперимент проводят на металлической пластине, которую нагревают в определенном месте [25]. Затем тепловизор принимает тепловизионное изображение, изображение в градациях серого и знакомое цветное изображение. Он обрабатывается программным обеспечением, а тепловые пики, как известно, показывают точные данные. После экспериментов с металлической пластиной старая панель подвергается обработке результатов для выявления неисправной.

5.1. Блок предварительной обработки

Первоначально новое изображение преобразуется в изображение в градациях серого. А затем он подвергается алгоритму обработки изображения, который заключается в том, чтобы различать изображения.

5.2. Изображение с регулировкой интенсивности

Изменена регулировка интенсивности новых изображений, чтобы получить в них точное изображение.

5.3. Морфологическое увеличенное изображение

Изображение затем идентифицирует морфологические данные, из которых были удалены ненужные части относительно исходного изображения на входе, заданном для обработки изображения.

5.4. Cell Structure Removed Image

Затем изображение идентифицировало морфологические данные, в которые были освобождены ненужные части относительно исходного изображения на входе, данном для обработки изображения и удаления клеточной структуры на этом этапе процесса.

5.5. Маска для панели солнечных батарей

На начальном этапе необходимо удалить участки, в которых имеются дефекты, такие как горячие точки. Следующим шагом является распознавание горячих точек и клеточной структуры. Горячую точку, которая появляется на изображении, можно отследить с помощью преобразования Хафа (HT). Преобразование Хафа — это метод, который можно использовать для выделения элементов определенной формы на изображении. Поскольку требуется, чтобы желаемые признаки были указаны в некоторой параметрической форме, классическое преобразование Хафа чаще всего используется для обнаружения правильных кривых, таких как линии, окружности и эллипсы. Результаты, полученные при ГТ, представлены на рис. 4.

5.6. Края изображения

Чтобы сделать четкое изображение на пластине системы, изображения принимаются для идентификации краев изображений, отправленных в процесс, данные для идентификации. Чтобы построить внешние части, это показано со структурой.

5.7. Круговая граница изображения

Круговая граница изображения — это различные наборы параметров для обеспечения круговой структуры данных. Он используется для определения краев изображений и всплесков от безразличия входного изображения вариаций пикселей.

5.8. Идентификационное изображение горячих точек

Предоставляет горячие точки на отфильтрованном изображении, чтобы сделать различие между удаленными краями и визуально видимым изображением ввода, а затем допускает обработку.

5.9. Border Removed Image

После определения горячих точек на круглом изображении границы область границы удаляется, чтобы получить четкое изображение структуры ячеек разлома в данных обработки.

5.10. Обнаружение неисправных ячеек

Преобразование Хафа может идентифицировать неисправность, расположенную в ячейке. Он используется для удаления пограничной области. Начальная точка преобразования называется маркером.

Алгоритм морфологической реконструкции заключается в получении окончательной оценки горячей точки. Операции MATLAB перечислены в таблице 1.

6. Эксперименты и результаты

В процессе экспериментов делаются три разных изображения. В первом представлено тепловое изображение металлической пластины, во втором — изображение металлической пластины в оттенках серого, а в последнем — цветное изображение металлической пластины. Эти изображения обрабатываются на MATLAB с кодированием. Результаты экспериментов по термограмме с горячей точкой металлической пластины, обработанной с помощью программы, представлены на рис. 5.9.0003

Результаты экспериментов для серого изображения металлической пластины с горячими видами спорта, обработанными с помощью программного обеспечения, приведены на рисунке 6.

Горячая точка просматривается на тепловом изображении из трех вышеперечисленных различных наборов данных обработки изображения. Очевидно, что обработка тепловых изображений точно идентифицирует горячие точки. Большинство параметров, влияющих на солнечные панели, вызывают внутреннее сопротивление и создают горячие точки, которые нелегко идентифицировать. Однако тепловизионные изображения обнаружат горячие точки. Если можно использовать инструменты обработки изображений, точные горячие точки будут легко обнаружены.

Чтобы убедиться в этом, было проведено сравнение тепловых изображений старых и новых панелей с использованием методов обработки изображений. Он представлен на рисунках 8 и 9.

7. Валидация

Тепловое изображение качества солнечной панели было получено с использованием обычных параметров. Тепловое изображение новой панели и тепловое изображение старой панели были получены с помощью тепловизора с размерами пикселей и разрешением 96 dpi. ANOVA, встроенный в MATLAB, используется для анализа ошибок.

7.1. Условные параметры

Из-за старения солнечные элементы деградировали, что привело к увеличению внутреннего сопротивления. Это может быть зафиксировано в виде горячих точек на тепловых изображениях солнечной панели. Следовательно, тепловое изображение новой панели было взято в качестве эталонного изображения. На основе эталонного изображения качество тепловых изображений другой панели было проверено с использованием качества корреляции (CQ), коэффициента корреляции (CC), нормализованной взаимной корреляции (NCC), точности изображения (IF), нормализованной среднеквадратической ошибки ( NM), отношение сигнал-шум (SNR), пиковое отношение сигнал-шум (PSNR) и среднеквадратическая ошибка (MSE). Качество корреляции (CQ) представляет собой меру индексов вероятности измеренного и рассчитанного качества изображений, которые можно рассчитать с помощью следующего уравнения:

Коэффициент корреляции был получен из следующего уравнения:

Нормализованная кросскоордината (NCC) идентична значению CC и рассчитывается по следующему уравнению:

Точность изображения используется для вычисления изменений в изображениях, которые рассчитываются по следующему уравнению:

PSNR указывает пиковое отношение сигнал/шум эталонного изображения, которое вычисляется с использованием следующего уравнения:

SNR оценивает качество ухудшенных изображений и представляется следующим уравнением:

MSE используется для измерения ухудшения качества изображения и рассчитывается по следующему уравнению:

NMSE представляет собой высокую деградацию и рассчитывается с использованием следующего уравнения:

CQ и NC должны быть высокими, а IF, MSE, NMSE и SNR должны быть низкими для порогового значения для сравнения качества. 20 и 40 дБ идеально подходят для значений PSNR, а CC должен находиться в диапазоне от 0,8 до 0,98. Однофакторный дисперсионный анализ, встроенный в MATLAB, был выполнен для проверки общепринятых индексов. Традиционные метрические индексы представлены в таблице 2.

Из приведенных выше значений можно сделать вывод, что качество тепловизионного изображения ухудшенных панелей было снижено по сравнению с тепловизионным изображением новой панели. Следовательно, предлагаемый метод тепловидения является идеальным инструментом для выявления неисправностей, а качество солнечного элемента можно легко контролировать, наряду с обычными ВАХ старой (TD1) и новой панели (эталонной) мощностью 75 Вт. который выполнен и показан на рисунке 10. Эффективность новой панели (контрольный показатель) составляет около 11,62%, а эффективность состаренной панели (TD1) составляет около 6,32%, а Voc и Isc новых панелей равны около 22 В и 6,06 А, а для состаренных панелей около 20 В и 5,8 А соответственно, что показано на рисунке 10. Обычными методами прослеживается ВАХ.

8. Заключение

Мониторинг состояния крупных солнечных электростанций является необходимостью. Анализ отдельных строк или панелей является сложной задачей. Большинство неисправностей в солнечных панелях регистрируются как горячие точки из-за повышенного внутреннего сопротивления. Методы обработки разностных изображений с разным кодированием в MATLAB были включены для выявления горячих точек. Из полученных наборов изображений металлической пластины с горячими видами спорта видно, что тепловое изображение может быстро определять горячие точки с помощью метода преобразования Хафа. Одинаковая кодировка была протестирована для старых и новых панелей, и горячие точки были зарегистрированы в старых панелях, поскольку внутреннее сопротивление старых панелей увеличилось. Качество теплового изображения солнечной панели было проверено с использованием обычных показателей. Результаты, полученные с помощью ANNOVA, также показывают самый высокий коэффициент корреляции. Так же экспериментально проверено, что старые панели дают меньшую выходную мощность по сравнению с новыми панелями.

Доступность данных

Данные, использованные для поддержки результатов этого исследования, включены в статью. Дополнительные данные или информацию можно получить у соответствующего автора по запросу.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в связи с публикацией данной статьи.

Благодарности

Этот проект был поддержан Исследователями, поддерживающими номер проекта (RSP-2021/393) Университета короля Сауда, Эр-Рияд, Саудовская Аравия. Авторы выражают благодарность Университету Амбо, Амбо, Эфиопия, за помощь в проведении исследований и подготовке рукописи.

Ссылки

А. Меллит, Г. М. Тина и С. А. Калогиру, «Методы обнаружения и диагностики неисправностей для фотоэлектрических систем: обзор», Renewable and Sustainable Energy Reviews , vol. 91, стр. 1–17, 2018 г.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
P. Raju, K. Raja, K. Lingadurai, T. Maridurai и S.C. Prasanna, «Glass/Caryota urens Hybrid, армированный волокном наноглина/упрочненный эпоксидный гибридный композит, армированный волокном, SiC: механическое воздействие, ударная нагрузка, гидрофобность и поведение при утомлении» Конверсия и биопереработка биомассы , vol. 2021, 2021.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
Э. Каплани, «Обнаружение эффектов деградации в солнечных элементах c-Si с полевым старением с помощью ИК-термографии и цифровой обработки изображений», International Journal of Photoenergy , vol. 2012 г., 11 страниц, 2012 г.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
В. Вигнеш Кумар, К. Раджа, В. С. Чандра Секар и Т. Рамкумар, «Оценка силы тяги и характеристика микроструктуры гибридных композитов (Al7075/B4C/BN), обработанных традиционным методом литья», Журнал Бразильского общества механических наук и инженерии , том. 41, нет. 5, с. 228, 2019.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
Э. М. Натшех и А. Албарбар, «Оценка производительности солнечной электростанции: моделирование и экспериментальная проверка», Journal of Physics: Conference Series , vol. 364, статья 012122, 2012 г.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
В. Джеябаладжи, Г. Р. Каннан, П. Ганешан, К. Раджа, Б. Нагараджа Ганеш и П. Раджу, «Извлечение и изучение характеристик целлюлозы, полученной из корней акалифы индийской», Journal of Natural Fibers, Taylor & Francis , vol. 2021, стр. 1–13, 2021.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
Али М. Х., Рабхи А., Эль Хаджаджи А. и Тина Г. М., «Обнаружение неисправностей в фотоэлектрических системах в реальном времени», Energy Procedia , vol. 111, стр. 914–923, 2017.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
Н. Акшайкумар и Д. Суббулекшми, «Онлайн-автоматический выбор методов настройки и автоматическая настройка ПИ-регулятора в процессе FOPDT в режиме реального времени — нейтрализация pH», Energy Procedia , vol. 117, стр. 1109–1116, 2017.
Посмотреть по адресу:
Google Scholar
Салазар А.М. и Макабебе Э.К. 70, стр. 1–5, Испания, август 2016 г.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
Д. Суббулекшми и Дж. Канакарадж, «Алгоритм GMC с IMC и другими контроллерами для химического процесса», Журнал передовых инженерных технологий , том. I, стр. 18–21, 2012.
Просмотр по адресу:
Google Scholar
Г. Радхабой, М. Пугажвадиву, П. Ганешан и К. Раджа, «Влияние кинетических параметров на Calotropis procera с помощью ТГА в пиролитических условиях», Energy Sources Part A-Recovery Use and Environmental Effects , vol. 2019, 2019.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
Ю. Ху, В. Цао, Дж. Ма, С. Дж. Финни и Д. Ли, «Выявление ошибок несоответствия фотоэлектрических модулей с помощью анализа распределения температуры на основе термографии», IEEE Transactions on Device and Materials Reliability , vol. 14, нет. 4, стр. 951–960, 2014.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
Ф. А. Хан, Б. К. Гаутам и С. Сингх, «Обнаружение дефектов в солнечных панелях с использованием тепловидения методом PCA и ICA», International Research Journal of Engineering and Technology , vol. 4, нет. 6, стр. 1700–1703, 2017.
Посмотреть по адресу:
Google Scholar
К. Раджа, В. С. Чандра Секар, В. Вигнеш Кумар, Т. Рамкумар и П. Ганешан, «Характеристика микроструктуры и оценка характеристик композитов с металлической матрицей AA7075 с использованием метода RSM», Arabian Journal for Science and EngineeringArabian Journal for Science and Машиностроение , вып. 45, нет. 11, стр. 9481–9495, 2020.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
С. Гесми, К. Джамусси и М. Гариани, «Повышение эффективности фотоэлектрического модуля с использованием электрической тепловой модели», Журнал электрических систем , том. 16, нет. 2, pp. 246–256, 2020.
Посмотреть по адресу:
Google Scholar
динамический механический анализ гибридного эпоксидного нанокомпозита», Materials Today: Proceedings , vol. 37, стр. 223–227, 2021.
Просмотр по адресу:
Google Scholar
Д. М. Д. Прити и В. Э. Джаянти, «Анализ производительности системы идентификации на основе радужной оболочки на основе экссудатов», Международный журнал биомедицинской инженерии и технологии , том. 29, нет. 3, стр. 231–245, 2019.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
В. Э. Джаянти, В. Раджамани и П. Картикайен, «Анализ производительности геометрической атаки на водяные знаки цифровых изображений», International Journal of Electronics , vol. 98, нет. 11, стр. 1565–1580, 2011.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Академия Google
Н. Сараванан, В. Ямунадеви, В. Моханавель и др., «Влияние поведения межфазного соединения на механические свойства гибридных композитов, армированных стекловолокном Е/нанографитом», Достижения в области полимерных технологий , том. 2021, 9 страниц, 2021.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
Y. Yang, Q. Chen и Y. Wan, «Быстрый почти оптимальный метод кодирования усечения блоков с использованием алгоритма усеченных _K_ средних и межблочной корреляции», AEU-International Journal of Electronics and Communications , vol. 65, нет. 6, стр. 576–581, 2011.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
Р. Рамкумар, Р. Прабу, В. Ямунадеви, П. Сараванан и П. Ганешан, «Анализ износа гибридных композитов, армированных стекловолокном и нанонаполнителем», Materials Today: Proceedings, Elsevier , об. 2020, 2020.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Академия Google
А. Джайсвал, Дж. Упадхьяй и А. Сомкувар, «Понижение шума и измерение качества изображения с использованием методов фильтрации и вейвлетов», AEU-International Journal of Electronics and Communications , vol. 68, нет. 8, стр. 699–705, 2014.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
P. Sainath, F. Mohammed Ajmal Sheriff и P. Ganeshan, «Изготовление гибридных полиэфирных композитов в различных сочетаниях и оценка механических свойств», Materials Today: Proceedings, Elsevier , vol. 2020, 2020.
Посмотреть по адресу:
Сайт издателя | Google Scholar
М.