CN112508245A - 基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法及系统 - Google Patents

基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法及系统 Download PDF

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CN112508245A CN202011344538.6A CN202011344538A CN112508245A CN 112508245 A CN112508245 A CN 112508245A CN 202011344538 A CN202011344538 A CN 202011344538A CN 112508245 A CN112508245 A CN 112508245A
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Abstract

本发明提供一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法及系统，涉及人工智能领域；该方法包括采集待测光伏电池板的初始图像进行预处理，获取正视的光伏电池板图像并输入目标检测网络，输出破损图像及其类型；采用迭代运算确认阈值对破损图像进行二值化分析，获取玻璃破损缺陷的数量及面积；根据光伏电池板图像、破损图像、破损类型获取待测玻璃的透光率，并结合破损缺陷的面积、数量获取待测光伏电池板的有效辐射量；根据环境气候数据以及有效辐射量所建立的发电量预测模型求取该光伏电池板的发电量。本发明能够去除背景噪声，很好的突出玻璃缺陷区域的边界，减小检测结果的误差，根据破损程度对光伏电池板发电量做出准确的预测和评估。

Description

基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法及系统
技术领域
本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法及系统。
背景技术
玻璃板是光伏电池板的组件之一，主要用来封装和保护电池硅片。在光伏电池板工作过程中，玻璃直接与外界环境接触，受生产质量以及外界环境变化的影响，会因为外力撞击、温度变化等因素产生不同程度的破损缺陷，如玻璃划痕，碎裂等。玻璃破损容易使光伏组件的透光率下降，致使光伏电池板发电量出现不同程度下降，降低光伏电池板的长期可靠性。
现有技术对玻璃的缺陷检测一般针对的是流水线上的检测，检测到破损等缺陷后，发出警报提示工作人员，不能根据破损程度对光伏电池板发电量的影响做出准确的预测和评估，进而了解光伏电池板的实际利用率。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明了提供一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法及系统，所采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法，该方法包含以下步骤：
采集待测光伏电池板的初始图像；
对初始图像进行预处理，并获取正视的光伏电池板图像；
将光伏电池板图像输入目标检测网络，获取破损图像及其类型；
获取每个破损图像的灰度平均值作为阈值分割破损图像，再对分割后的每个区域的灰度平均值继续求平均值获取新的阈值，若新的阈值满足迭代条件，则根据新阈值求二值化图像并进行连通域分析，获取玻璃破损缺陷的数量及面积；否则用当前阈值再次分割破损图像并进行迭代运算求取下一个新的阈值；
根据光伏电池板图像、破损图像、破损类型以及完好玻璃的透光率获取待测玻璃的透光率，并结合破损缺陷的面积、数量以及由完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量获取待测光伏电池板的有效辐射量；
根据以环境温度、光照强度以及待测光伏电池板的有效辐射量所建立的发电量预测模型求取该光伏电池板的发电量。
优选地，获取每个破损图像的灰度平均值是指破损图像中的最小和最大灰度值的平均值。
优选地，玻璃的透光率σ′为：
Figure BDA0002798857980000021
Figure BDA0002798857980000022
其中，γ为修正系数，∈i表示第i个破损类型的玻璃透光率的衰减系数，μi为第i个破损类型的破损图像的灰度平均值，μ为光伏电池板图像的灰度平均值，σ为完好玻璃的透光率，M表示破损类型的数量，αi为第i个破损类型对透光率衰减影响的权值。
优选地，破损类型的数量为2，破损类型分为划痕以及碎裂。
优选地，有效辐射量为：
Figure BDA0002798857980000031
ζ0为由完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量，N表示光伏电池板图像的破损数量，Lu为第u个破损区域的像素个数。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测系统，包括：
图像获取单元，用于采集待测光伏电池板的初始图像；
发电量预测单元，包括图像预处理模块、破损检测模块、破损分析模块、有效辐射量获取模块、预测模型建立模块：
图像预处理模块，用于对初始图像进行预处理，并获取正视的光伏电池板图像；
破损检测模块，用于将光伏电池板图像输入目标检测网络，获取破损图像及其类型；
破损分析模块，用于获取每个破损图像的灰度平均值作为阈值分割破损图像，再对分割后的每个区域的灰度平均值继续求平均值获取新的阈值，若新的阈值满足迭代条件，则根据新阈值求二值化图像并进行连通域分析，获取玻璃破损缺陷的数量及面积；否则用当前阈值再次分割破损图像并进行迭代运算求取下一个新的阈值；
有效辐射量获取模块，用于根据光伏电池板图像、破损图像、破损类型以及完好玻璃的透光率获取待测玻璃的透光率，并结合破损缺陷的面积、数量以及由完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量获取待测光伏电池板的有效辐射量；
预测模型建立模块，用于根据以环境温度、光照强度以及待测光伏电池板的有效辐射量所建立的发电量预测模型求取该光伏电池板的发电量。
进一步地，破损分析模块中，每个破损图像的灰度平均值是指破损图像中的最小和最大灰度值的平均值。
进一步地，有效辐射量获取模块中，玻璃的透光率σ′为：
Figure BDA0002798857980000041
Figure BDA0002798857980000042
其中，γ为修正系数，∈i表示第i个破损类型的玻璃透光率的衰减系数，μi为第i个破损类型的破损图像的灰度平均值，μ为光伏电池板图像的灰度平均值，σ为完好玻璃的透光率，M表示破损类型的数量，αi为第i个破损类型对透光率衰减影响的权值。
进一步地，破损类型的数量为2，破损类型分为划痕以及碎裂。
进一步地，有效辐射量获取模块中，有效辐射量为：
Figure BDA0002798857980000043
Figure BDA0002798857980000044
是由完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量，N表示光伏电池板图像的破损数量，Lu为第u个破损区域的像素个数。
本发明实施例至少包含以下有益效果：
本发明实施例根据光伏电池板图像、破损图像、破损类型获取玻璃的透光率，并结合破损缺陷的面积、数量获取待测光伏电池板的有效辐射量，增加预测量的准确性，减小了结果的误差；
本发明实施例通过迭代运算确认阈值对破损图像进行二值化分析，去除背景噪声，很好的突出玻璃缺陷区域的边界。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例所提供的一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法的步骤流程图。
图2为本发明一个实施例提供的一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法的流程图。
图3为本发明一个实施例提供的一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测系统的结构框图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法及系统具体方案。
请参阅图1和图2，图1示出了一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法的步骤流程图，图2示出了一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法的流程图，该检测方法包括以下步骤：
步骤S100：采集待测光伏电池板的初始图像。
本发明实施例中，针对玻璃破损的光伏电池板进行初始图像的采集。通过无人机搭载摄像装备，航拍光伏电池板获取初始图像，每张初始图像包含一个光伏电池板，并含有少部分背景。
步骤S200：对初始图像进行预处理，并获取正视的光伏电池板图像。
为了减少图像噪声对提取特征的影响，需要对采集的初始图像进行以下预处理：
利用颜色恒常性算法提取初始图像的光照无关图，以去除环境光变化及光照不均带来的影响；
将光照无关图由RGB色彩模式转换为单通道模式，获取其灰度图像；
采用均值滤波去除灰度图像中的噪声，得到样本图像；
为减小误差，对样本图像再一次变换求取光伏电池板的正视图：在图像坐标系中，利用关键点检测算法得到样本图像中光伏电池板的四个顶点坐标(xmin,ymin)，(xmax,ymin)，(xmin,ymax)，(xmax,ymax)作为参考点，并确定正射视角下的光伏电池板的四个顶点坐标为(0,0)，(x′max,0)，(0,y′max)，(x′max,y′max)；其中x′max与y′max根据光伏电池板样本图像的分辨率确定；利用四对顶点坐标计算出校正样本图像的透视变换矩阵，利用透视变换矩阵得到正视的光伏电池板图像。
步骤S300：将光伏电池板图像输入目标检测网络，获取破损图像及其类型。
通过目标检测网络感知光伏电池板图像，获取玻璃产生破损的类型及其破损图像。
目标检测网络的训练过程如下：
对光伏电池板图像数据集中的目标区域中不同的玻璃破损类型进行标注，得到相应的标签。对光伏电池板图像进行旋转、部分遮挡等处理进行数据扩增，经过归一化处理后输入目标检测网络的编码器中，编码器通过卷积、池化以及非线性激活等操作提取光伏电池板图像的特征，获得特征图，并将得到的特征图输入目标检测网络的解码器中，解码器对特征图进行上采样，输出缺陷类型及其ROI区域。采用均方差损失函数和随机梯度下降法训练目标检测网络。
本发明实施例中使用的目标检测网络为DNN网络，ROI区域是包含破损区域的矩形包围框，即破损图像。
步骤S400：获取每个破损图像的灰度平均值作为阈值分割破损图像，再对分割后的每个区域的灰度平均值继续求平均值获取新的阈值，若新的阈值满足迭代条件，则根据新阈值求二值化图像并进行连通域分析，获取玻璃破损缺陷的数量及面积；否则用当前阈值再次分割破损图像并进行迭代运算求取下一个新的阈值。
具体的，对每个ROI区域内的破损缺陷进一步分析，求出每张破损图像中的最小灰度值Z1和最大灰度值Z2，并确定初始阈值：
Figure BDA0002798857980000071
根据阈值T0将破损图像分割成C1和C2两区域，其中C1区域包含灰度值小于等于T0的像素点，C2区域包含灰度值大于T0的像素点。计算出C1区域的平均灰度值Z′1，C2区域的平均灰度值Z′2，则：
Figure BDA0002798857980000081
Figure BDA0002798857980000082
其中，
Figure BDA0002798857980000083
表示属于C1区域的像素点总数，
Figure BDA0002798857980000084
表示属于C2区域的像素点总数，f(i,j)表示破损图像的图像坐标系中(i,j)位置的灰度值。
求出新的阈值：
Figure BDA0002798857980000085
迭代次数k初值为0，如果Tk+1＝Tk或达到最大迭代次数，则结束迭代计算；否则以Tk+1为新的阈值，对破损图像重新进行阈值分割，k值加1，继续进行迭代计算。最大迭代次数根据需要和经验设定。
对于满足迭代条件的新的阈值，根据所得阈值对破损图像进行修正，若f(i,j)<Tk+1，则该位置的值修正为0，若f(i,j)≥Tk+1，则该位置的值修正为255，修正后获得二值化图像。该方法能够去除背景噪声，很好的突出玻璃缺陷区域的边界。
对二值化图像进行形态学运算，该运算为开运算，需先对二值化图像进行腐蚀操作，然后再进行膨胀操作。形态学运算能够去除二值化图像时产生的白色孔洞噪声。
通过对二值图像进行连通域分析从而得到破损图像的连通域，每个连通域视为一处破损区域,，分析光伏电池板的所有破损区域，统计光伏电池板图像的破损数量，以及破损区域的像素个数，即破损缺陷所占面积。
步骤S500：根据光伏电池板图像、破损图像、破损类型以及完好玻璃的透光率获取待测玻璃的透光率，并结合破损缺陷的面积、数量以及由完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量获取待测光伏电池板的有效辐射量。
由于玻璃出现破损后，会降低太阳光的透过率，且破损程度越高，太阳光的透过率越低。根据步骤S200所获得的光伏电池板图像、步骤S300所获得的破损图像及其类型、完好玻璃的透过率来计算待测玻璃的透光率σ′：
Figure BDA0002798857980000091
Figure BDA0002798857980000092
其中，γ为修正系数，∈i表示第i个破损类型的玻璃透光率的衰减系数，μi为第i个破损类型的破损图像的灰度平均值，μ为光伏电池板图像的灰度平均值，σ为完好玻璃的透光率，M表示破损类型的数量，αi为第i个破损类型对透光率衰减影响的权值。
具体到本发明实施例中，破损类型分为划痕以及碎裂，也即破损类型的数量M取值为2，此时，待测玻璃的透光率σ′为
Figure BDA0002798857980000093
其中，∈1表示玻璃划痕产生的衰减系数，∈2表示玻璃碎裂产生的衰减系数，μ1为划痕区域破损图像的灰度平均值，μ2为碎裂区域破损图像的灰度平均值，α1为玻璃划痕区域透光率衰减影响的权值，α2为玻璃碎裂区域对透光率衰减影响的权值，由于玻璃碎裂对透光率的影响大于玻璃划痕，则α1<α2且α1+α2＝1，本发明实施例中，α1可以取0.3，α2可以取0.7。
根据玻璃的透光率、完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量，以及步骤S400所统计的玻璃破损缺陷的数量及面积，估计光伏电池的有效辐射量
Figure BDA0002798857980000104
Figure BDA0002798857980000101
Figure BDA0002798857980000105
为完好光伏电池板的有效辐射量，N表示光伏电池板图像的破损数量，Lu为第u个破损区域的像素个数。
步骤S600：根据以环境温度、光照强度以及待测光伏电池板的有效辐射量所建立的发电量预测模型求取该光伏电池板的发电量。
利用传感器获取环境气候数据，影响光伏电池板输出功率的环境因素包括温度及光照强度，将环境气候数据以及步骤S500所获得的待测光伏电池板的有效辐射量输入发电量预测模型中，判断玻璃破损对发电量的影响。
本发明实施例中获取了过去7天同一时间段t内的环境温度、光照强度以及玻璃破损的光伏电池板的有效辐射量
Figure BDA0002798857980000102
构造天气时序数据
Figure BDA0002798857980000103
然后将时序数据X输入发电量预测模型进行处理，利用发电量预测模型对t时间段内发电量进行预测。其中，T为该时间段内的平均温度，E为该时间段内的平均光照强度。
用于发电量预测模型的神经网络为Encoder-GRU结构的LSTM网络，该网络的训练过程为：
对时序数据X进行归一化后输入Encoder编码器，Encoder编码器利用一维卷积来提取特征。然后通过GRU网络对特征进行回归得到t时间段内的发电量。采用均方差损失函数对网络进行训练，使发电量预测模型更加准确。
本发明实施例中采集数据设置时间段t为1个小时，通过发电量预测模型能够得到玻璃破损的光伏电池板在1个小时内的发电量。
综上所述，本发明实施例提供了一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法，该方法包括采用迭代运算确认阈值对破损图像进行二值化分析，去除背景噪声，很好的突出玻璃缺陷区域的边界。根据光伏电池板图像、破损图像、破损类型获取玻璃的透光率，并结合破损缺陷的面积、数量获取待测光伏电池板的有效辐射量，增加预测量的准确性，根据环境气候数据以及有效辐射量建立发电量预测模型，输入过去7天同一时间段内采集的时序数据预测发电量，减小了结果的误差。
基于与上述方法实施例相同的发明构思，本发明另一个实施例提供了一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测系统。
请参阅图3，其示出了本发明另一个实施例所提供的一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测系统100的结构框图，该系统包括图像获取单元10和发电量预测单元20。
具体的，图像获取单元10，用于采集待测光伏电池板的初始图像；
发电量预测单元20，包括图像预处理模块21、破损检测模块22、破损分析模块23、有效辐射量获取模块24、预测模型建立模块25：
图像预处理模块21，用于对初始图像进行预处理，并获取正视的光伏电池板图像；
破损检测模块22，用于将光伏电池板图像输入目标检测网络，获取破损图像及其类型；
破损分析模块23，用于获取每个破损图像的灰度平均值作为阈值分割破损图像，再对分割后的每个区域的灰度平均值继续求平均值获取新的阈值，若新的阈值满足迭代条件，则根据新阈值求二值化图像并进行连通域分析，获取玻璃破损缺陷的数量及面积；否则用当前阈值再次分割破损图像并进行迭代运算求取下一个新的阈值；
有效辐射量获取模块24，用于根据光伏电池板图像、破损图像、破损类型以及完好玻璃的透光率获取待测玻璃的透光率，并结合破损缺陷的面积、数量以及由完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量获取待测光伏电池板的有效辐射量；
预测模型建立模块25，用于根据以环境温度、光照强度以及待测光伏电池板的有效辐射量所建立的发电量预测模型求取该光伏电池板的发电量。
进一步地，破损分析模块23中，每个破损图像的灰度平均值是指破损图像中的最小和最大灰度值的平均值。
进一步地，有效辐射量获取模块24中，玻璃的透光率σ′为：
Figure BDA0002798857980000121
Figure BDA0002798857980000122
其中，γ为修正系数，∈i表示第i个破损类型的玻璃透光率的衰减系数，μi为第i个破损类型的破损图像的灰度平均值，μ为光伏电池板图像的灰度平均值，σ为完好玻璃的透光率，M表示破损类型的数量，αi为第i个破损类型对透光率衰减影响的权值。
进一步地，破损类型的数量为2，破损类型分为划痕以及碎裂。
进一步地，有效辐射量获取模块24中，有效辐射量为：
Figure BDA0002798857980000123
ζ0是由完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量，N表示光伏电池板图像的破损数量，Lu为第u个破损区域的像素个数。
综上所述，本发明实施例提供了一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测系统，该系统包括采用破损分析模块，去除背景噪声，很好的突出玻璃缺陷区域的边界。根据有效辐射量获取模块计算透过率及有效辐射量，增加预测量的准确性，利用预测模型建立模块采集过去7天同一时间段内的时序数据，输入根据环境气候数据以及有效辐射量建立的发电量预测模型，预测发电量，减小预测结果的误差。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：
采集待测光伏电池板的初始图像；
对所述初始图像进行预处理，并获取正视的光伏电池板图像；
将所述光伏电池板图像输入目标检测网络，获取破损图像及其类型；
获取每个所述破损图像的灰度平均值作为阈值分割所述破损图像，再对分割后的每个区域的灰度平均值继续求平均值获取新的阈值，若新的阈值满足迭代条件，则根据所述新阈值求二值化图像并进行连通域分析，获取玻璃破损缺陷的数量及面积；否则用当前阈值再次分割所述破损图像并进行迭代运算求取下一个新的阈值；
根据所述光伏电池板图像、所述破损图像、破损类型以及完好玻璃的透光率获取待测玻璃的透光率，并结合破损缺陷的面积、数量以及由完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量获取待测光伏电池板的有效辐射量；
根据以环境温度、光照强度以及所述待测光伏电池板的有效辐射量所建立的发电量预测模型求取该光伏电池板的发电量。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法，其特征在于，所述获取每个破损图像的灰度平均值是指所述破损图像中的最小和最大灰度值的平均值。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法，其特征在于，所述玻璃的透光率σ′为：
Figure FDA0002798857970000011
Figure FDA0002798857970000021
其中，γ为修正系数，∈i表示第i个破损类型的玻璃透光率的衰减系数，μi为第i个破损类型的破损图像的灰度平均值，μ为所述光伏电池板图像的灰度平均值，σ为所述完好玻璃的透光率，M表示破损类型的数量，αi为第i个破损类型对透光率衰减影响的权值。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法，其特征在于，所述破损类型的数量为2，所述破损类型分为划痕以及碎裂。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测方法，其特征在于，所述有效辐射量为：
Figure FDA0002798857970000022
ζ0为所述由完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量，N表示所述光伏电池板图像的破损数量，Lu为第u个破损区域的像素个数。
6.一种基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测系统，其特征在于，包括：
图像获取单元，用于采集待测光伏电池板的初始图像；
发电量预测单元，包括图像预处理模块、破损检测模块、破损分析模块、有效辐射量获取模块、预测模型建立模块：
所述图像预处理模块，用于对所述初始图像进行预处理，并获取正视的光伏电池板图像；
所述破损检测模块，用于将所述光伏电池板图像输入目标检测网络，获取破损图像及其类型；
所述破损分析模块，用于获取每个所述破损图像的灰度平均值作为阈值分割所述破损图像，再对分割后的每个区域的灰度平均值继续求平均值获取新的阈值，若新的阈值满足迭代条件，则根据所述新阈值求二值化图像并进行连通域分析，获取玻璃破损缺陷的数量及面积；否则用当前阈值再次分割所述破损图像并进行迭代运算求取下一个新的阈值；
所述有效辐射量获取模块，用于根据所述光伏电池板图像、所述破损图像、破损类型以及完好玻璃的透光率获取待测玻璃的透光率，并结合破损缺陷的面积、数量以及由完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量获取待测光伏电池板的有效辐射量；
所述预测模型建立模块，用于根据以环境温度、光照强度以及所述待测光伏电池板的有效辐射量所建立的发电量预测模型求取该光伏电池板的发电量。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测系统，其特征在于，所述破损分析模块中每个所述破损图像的灰度平均值是指所述破损图像中的最小和最大灰度值的平均值。
8.根据权利要求6所述的基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测系统，其特征在于，所述有效辐射量获取模块中所述玻璃的透光率σ′为：
Figure FDA0002798857970000031
Figure FDA0002798857970000032
其中，γ为修正系数，∈i表示第i个破损类型的玻璃透光率的衰减系数，μi为第i个破损类型的破损图像的灰度平均值，μ为所述光伏电池板图像的灰度平均值，σ为所述完好玻璃的透光率，M表示破损类型的数量，αi为第i个破损类型对透光率衰减影响的权值。
9.根据权利要求8所述的基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测系统，其特征在于，所述破损类型的数量为2，所述破损类型分为划痕以及碎裂。
10.根据权利要求6所述的基于人工智能光伏电池板玻璃破损发电量预测系统，其特征在于，所述有效辐射量获取模块中，有效辐射量为：
Figure FDA0002798857970000041
ζ0为所述由完好玻璃组成的光伏电池板的有效辐射量，N表示所述光伏电池板图像的破损数量，Lu为第u个破损区域的像素个数。
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