Моніторинг стану фотоелектричних установок з використанням згорткової нейронної мережі

Abstract

Проаналізовано сучасні методи моніторингу технічного стану фотоелектричних установок та запропоновано інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень для автоматизованої діагностики дефектів сонячних панелей. Розглянуто тенденції розвитку фотоелектричної енергетики та проведено аналіз існуючих підходів, що ґрунтуються на термографії, візуальному огляді та дистанційному моніторингу. Розроблено модель моніторингу на основі згорткових нейронних мереж. Проведено підготовку датасету, побудовано навчальні та тестові вибірки, здійснено експериментальне порівняння архітектур CNN (EfficientNetB0, MobileNetV2, ResNet50V2). Оцінювання ефективності виконано за метриками точності, повноти, F1- міри та часу навчання. Найкращі результати продемонструвала модель MobileNetV2. Здійснено проєктування та реалізацію інформаційної системи моніторингу. Розроблено структурну схему ІСППР, архітектуру програмного комплексу та модулі збору, зберігання й аналітичної обробки даних. Реалізовано інтеграцію результатів нейронної мережі та створено користувацький інтерфейс на базі Streamlit для візуалізації діагностичних висновків у реальному часі. Розглянуто питання охорони праці, безпеки під час розробки програмного продукту та мінімізації ризиків під час експлуатації ІСППР. Здійснено економічну оцінку ефективності впровадження системи.