Система виявлення пошкоджень сонячної фотоелектричної панелі методами штучного інтелекту

Abstract

У роботі проведено огляд предметної області, описано принцип роботи сонячних панелей та наведено статистичні дані про вплив чистоти панелей на енерговіддачу з аналізом існуючих рішень; розглянуто архітектуру готової моделі AfficinalNetV2, яка використовувалась у розробці програми; а також описано створену програму для контролю стану фотоелектричної панелі з використанням алгоритмів машинного навчання, зокрема згорткової нейронної мережі для виконання бінарної класифікації.

The work provides an overview of the subject area, explains the operation of solar panels, and presents statistical data on the impact of panel cleanliness on energy output with an analysis of existing solutions; it examines the architecture of the AfficinalNetV2 model used in the program development, and describes the developed software for monitoring the condition of photovoltaic panels using machine learning algorithms, specifically a convolutional neural network for binary classification tasks.