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一、热斑效应

一串联支路中被遮蔽的太阳电池组件，将被当作负载消耗其他有光照的太阳电池组件所产生的能量，被遮蔽的太阳电池组件此时会发热，这就是热斑效应。

这种效应能严重的破坏太阳电池。有光照的太阳电池所产生的部分能量，都可能被遮蔽的电池所消耗。而造成热斑效应的，可能**是一块鸟粪。

为了防止太阳电池由于热斑效应而遭受破坏，比较好在太阳电池组件的正负极间并联一个旁路二极管，以避免光照组件所产生的能量被受遮蔽的组件所消耗。当热斑效应严重时，旁路二极管可能会被击穿，令组件烧毁 欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节约成本，提高辨识准确性，减低返修率，欢迎垂询我司。广东人工智能检测仪

光伏组件功率衰减是指随着光照时间的增长，组件输出功率逐渐下降的现象。光伏组件的功率衰减现象大致可分为三类：

一类，由于破坏性因素导致的组件功率衰减；

第二类，组件初始的光致衰减；

第三类，组件的老化衰减。

其中，类是在光伏组件安装过程中可控制的衰减，如加强光伏组件卸车、倒运、安装质量控制可降低组件电池片隐裂、碎裂出现的概率等。

第二类和第三类是光伏组件生产过程中亟需解决的工艺问题。光伏组件功率衰减测试可通过光伏组件 I-V 特性曲线测试仪完成。 江西人工智能检测系统价格欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节省成本，提高辨识准确率，减低返修率，欢迎致电我司。

基于上述原因，我们可以看出对电池片功能影响比较大的，是平行于主栅线的隐裂。根据研究结果，50%的失效片来自于平行于主栅线的隐裂。

45°倾斜裂纹的效率损失是平行于主栅线损失的1/4。

垂直于主栅线的裂纹几乎不影响细栅线，因此造成电池片失效的面积几乎为零。

相比于晶硅电池表面的栅线，薄膜电池表面整体覆盖了一层透明导电膜，所以这也是薄膜组件无隐裂的一个原因。

有研究显示，组件隐裂严重时，会导致组件功率的损失，但是损失的大小并不一定。裂纹对组件电性能的影响小，而裂片对组件功率损失非常大；老化试验，即组件在工作或非工作的情况下，温、湿度变化可能会引起电池片隐裂的加剧；组件中没有隐裂的电池片比隐裂的电池片抗老化能力强。

光伏组件性能的检测

光伏电站运行一段时间后，需要进行检测，来确定光伏电站的性能。涉及光伏组件的，主要包含以下项目。

1、功率衰减测试

光伏组件运行1年和25年后的衰减率到底有多少？25年太久，现在可能还没有运行这么长时间的电站。按国家标准，晶硅电池2年的衰减率应该在3.2%以内。但目前这个数据还真的很难说，原因有三：

1）光伏组件出场功率是用实验室标准光源和测试环境标定的，但似乎国内不同厂家的标准光源是存在一定的差异的。那在A厂标定的250W的组件，到了B厂，可能就是245W的组件的。

2）现场检测所用的仪器精确度较差，据说5%以内的误差都是可以接受的。用误差5%的仪器，测2%（1年）的衰减，难度有些大，结果也令人怀疑。 欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，降低成本，提高辨别准确率，减低返修率，欢迎致电我司。

表面缺点检测方法主要有基于电致发光影像技术的瑕疵检测,基于傅立叶重构技术的缺点检测,基于灰度共生矩阵的纹理分割的缺点检测,基于矩阵恢复的缺点检测,其中矩阵恢复算法是实现缺点检测的关键。矩阵恢复算法主要是利用矩阵分解技术将图像矩阵进行变换,得到没有缺点的低秩矩阵图像和有缺点的稀疏矩阵图像。首先,利用核范数和1范数来近似矩阵的秩和零范数,将非确定多项式问题转化成凸优化问题；然后,通过加速梯度逼近算法和非精确拉格朗日乘子法的求解,得到**小化核范数和1范数的分解矩阵,对应为低秩矩阵和稀疏矩阵；再将分解后的稀疏矩阵进行逆变换,得到有缺点的电池片图像,从而实现缺点检测。欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节省成本，提高辨识准确率，降低返修率，欢迎垂询我司。广东电池片检测仪价格

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裂隙:电池裂隙的形成有许多因素。可能是各种各样的外力因素，也可能是由于环境和电池本身的缺点造成的裂纹甚至碎片。因此，很难找到统一的法律或得到明确的答案。裂纹片的成像特征是在EL试验下裂纹产生明显的明暗差异的线(黑线)。电池破裂的可能后果是部分损坏或失去电流。

通过以上分析可知，自动EL测试仪通过EL成像可以快速、准确地检测到太阳能电池和组件的裂纹等缺点。EL缺点探测器采用进口制冷红外摄像机，图像采集清晰准确。独特的镜面反射设计，封闭的光路设计，有效适应不同的工作环境，并具有全功能的PC软件支持，能满足客户不同的需求。 广东人工智能检测仪

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