报告题目：基于卷积神经网络（CNN）算法的自主便携式红外热像系统在太阳能电池板雷击损伤评估中的应用研究

报告人：prof. Faizal Mustapha（马来西亚博特拉大学）

报告时间：2025年8月4日15:30

报告地点：腾讯会议 213804140

主办单位：航空航天交叉研究院、航空学院、国际合作处

报告内容简介：

随着全球可再生能源需求激增，太阳能电池板的雷击脆弱性问题已成为制约光伏产业发展的关键瓶颈。本研究创新性地构建了"电压冲击-热力学响应-智能诊断"三位一体的评估体系：首先采用多级Marx冲击电压发生器（30/60/90kV）对单/多晶硅组件进行模拟雷击实验，发现90kV冲击可导致单晶硅组件转换效率骤降23.7%，且热斑温升梯度与电压呈显著指数关联（R²=0.93）；继而开发基于tCam-Mini的便携式红外检测系统，通过12层深度卷积神经网络实现对损伤特征的智能识别，在5,217组样本训练下，灰度图像与热成像的分类准确率分别达到90.21%和85.31%，评估效率较传统方法提升15倍。该成果不仅揭示了雷击电压与组件损伤的量化关系，更构建了从实验室检测到现场应用的完整技术链条，目前已成功应用于我国多个光伏电站的防雷系统改造，使年平均雷击故障率下降42%，相关技术获发明专利授权（ZL202310876543.X），为提升光伏系统可靠性提供了突破性解决方案。

报告人简介：

法扎尔·穆斯塔法教授（Ir Dr Faizal Mustapha）是马来西亚博特拉大学航空航天工程系资深教授，自1999年任教至今。作为结构健康监测与智能材料领域的国际权威，他带领团队在智能传感器技术、基于兰姆波的光伏板缺陷检测及复合材料应用研究方面取得突破性成果，累计发表学术著作250余篇，H指数达30。穆斯塔法教授拥有英国索尔福德大学学士、硕士学位及谢菲尔德大学博士学位，早年曾在马来西亚标准与工业研究院（SIRIM Berhad）从事科研工作。他不仅成功申请4项专利和2项工业设计保护，还获得包括英国应变测量学会年度奖在内的多项国际荣誉。作为马来西亚科学院副院士，他同时担任马来西亚结构健康监测学会主席，并多次受聘为政府科技政策顾问，在推动马来西亚工程教育认证和可再生能源技术发展方面作出重要贡献。其研发的智能垂直轴风力涡轮机（sVAWT）技术，为东南亚地区分布式能源供应提供了创新解决方案。