阅读说明：本技术 光伏组件的故障检测方法和故障检测装置 ([db:专利名称-en]) 是由 汪建强 万松 张彦忠 高拥兵 于心宇 于 2019-09-26 设计创作，主要内容包括：本申请实施例提供一种光伏组件的故障检测方法和故障检测装置。故障检测装置包括图像采集模块和检测模块。故障检测方法包括：采集光伏组件处于发光状态下的图像；在图像的信噪比最大化时,根据所述图像对光伏组件进行故障检测以识别光伏组件的故障类型。本申请能够保证光伏组件的发光图像的采集质量,进而降低后续故障识别难度和图像处理工作量。([db:摘要-en])

光伏组件的故障检测方法和故障检测装置

技术领域

本申请涉及光伏发电技术领域，尤其涉及光伏组件的故障检测方法和故障检测装置。

背景技术

光伏组件是太阳能发电系统的核心部分，其质量的优劣直接决定了太阳能发电系统的发电性能。因此，对太阳能发电系统中的光伏组件进行检测是必不可少的流程。

目前，对太阳能发电系统中的光伏组件进行检测的常用方法为电致发光(Electroluminescent，EL)检测。传统的EL检测方法中，通过为光伏组件提供电能以使得光伏组件发光，并对光伏组件处于发光状态下的图像进行采集和分析，从而实现对组件的缺陷的检测。

传统的EL检测方法中，在图像采集阶段，由于受到环境因素(如温度、风速、下雨)的影响，通常采集到的组件发光图像的信噪比不高，进而较难满足后续组件故障识别的要求。

发明内容

本申请实施例公开了一种能够保证所采集的图像质量，进而降低后续故障识别难度和图像处理工作量的光伏组件的故障检测方法和故障检测装置。

第一方面，本申请实施例公开一种光伏组件的故障检测方法，该方法包括：采集光伏组件处于发光状态下的图像；在所述图像的信噪比最大化时，根据所述图像对所述光伏组件进行故障检测以识别所述光伏组件的故障类型。

具体地，光伏组件在供电装置或者激发光源的作用下发光。

其中，在图像的信噪比最大化时，图像的清晰度最佳，即图像的分辨率最高。

本申请实施例中的光伏组件的故障检测方法，由于在图像的信噪比最大化时，根据所述图像对所述光伏组件进行故障检测，以识别所述光伏组件的故障类型，使得即使在外界环境因素的影下，也能保证图像采集模块所采集到的图像的质量，进而能够满足后续故障识别的需求。

在一实施方式中，所述供电装置为逆变器。通过逆变器向光伏组件传输电能，使得向光伏组件传输一次电能的情况下，与逆变器相连的所有光伏组件均可以发生电致光效应，从而可以采集与逆变器相连的所有光伏组件的发光图像，并进行故障检测。避免了因寻找光伏组件的电源端口而花费的时间，进而有助于提高故障检测的效率。

在一实施方式中，所述故障检测方法还包括：判断所述图像的信噪比是否最大化；当所述图像的信噪比不是最大化时，发送调整指令至所述供电装置以对所述供电装置的供电参数进行调节，直至所采集到的图像的信噪比最大化。

本申请实施方式中，若图像的信噪比不是最大化，发送调整指令至供电装置，以对供电参数进行调节，进而形成图像采集的闭环控制，从而能够采集到信噪比最大化的发光图像。如此无需人工确认即可采集到信噪比最大化的图像，进而可以简化图像采集的流程。

在一些实施方式中，所述发送调整指令至所述供电装置以对所述供电装置的供电参数进行调节，具体包括：发送调整指令至所述供电装置，所述供电装置依据所述调整指令按照预设曲线对所述供电参数进行调节。如此可以尽快找图像信噪比最大化所对应的供电参数，可以提高图像采集的效率。

其中，所述供电参数包括电流参数、功率参数或者电压参数；所述预设曲线为预设电流曲线、预设功率曲线或者预设电压曲线。

由于组件不同的故障可能对应不同的供电参数，即采集一次图像可能只分析出部分故障，因此，为了满足对组件缺陷识别颗粒度的不同需求，应对供电参数进行分段设置，并采集每段供电参数下的信噪比最优化的组件发光图像。也即，在一种实施方式中，所述供电参数包括第一供电参数段和第二供电参数段；所述故障类型包括第一故障类型和第二故障类型；所述第一供电参数段对应所述第一故障类型，且所述第二供电参数段对应所述第二故障类型。

其中，所述第一供电参数段和所述第二供电参数段可以重合也可以不重合。

第二方面，本申请实施例公开一种光伏组件的故障检测装置，包括图像采集模块和检测模块。所述图像采集模块用于采集所述光伏组件处于发光状态下的图像。所述检测模块用于在所述图像的信噪比最大化时根据所述图像对所述光伏组件进行故障检测，以识别所述光伏组件的故障类型。

具体地，光伏组件在供电装置或者激发光源的作用下发光。

其中，在图像的信噪比最大化时，图像的清晰度最佳，即图像的分辨率最高。

本申请实施例中的光伏组件的故障检测装置，由于所述检测模块在图像的信噪比最大化时根据所述图像对所述光伏组件进行故障检测，以识别所述光伏组件的故障类型。如此即使在外界环境因素的影下，也能保证图像采集模块所采集到的图像的质量，进而能够满足后续故障识别的需求。

在一实施方式中，所述供电装置为逆变器。通过逆变器向光伏组件传输电能，使得向光伏组件传输一次电能的情况下，与逆变器相连的所有光伏组件均可以发生电致光效应，从而可以采集与逆变器相连的所有光伏组件的发光图像，并进行故障检测。避免了因寻找光伏组件的电源端口而花费的时间，进而有助于提高故障检测的效率。

在一种实施方式中，所述故障检测装置还包括判断模块，所述判断模块用于判断所述图像的信噪比是否最大化，并在所述图像的信噪比不是最大化时发送调整指令至所述供电装置，以对所述供电装置的供电参数进行调节直至所采集到的图像的信噪比最大化。

本申请实施方式中，若图像的信噪比不是最大化，判断模块会发送调整指令至供电装置，以对供电参数进行调节，进而形成图像采集的闭环控制，从而能够采集到信噪比最大化的发光图像。如此无需人工确认即可采集到信噪比最大化的图像，进而可以简化图像采集的流程。

在一种实施方式中，所述供电装置用于依据所述调整指令按照预设曲线对所述供电参数进行调节。如此可以尽快找图像信噪比最大化所对应的供电参数，可以提高图像采集的效率。

在一种实施方式中，所述供电参数包括电流参数、功率参数或者电压参数；所述预设曲线为预设电流曲线、预设功率曲线或者预设电压曲线。

由于组件不同的故障可能对应不同的供电参数，即采集一次图像可能只分析出部分故障，因此，为了满足对组件缺陷识别颗粒度的不同需求，应对供电参数进行分段设置，并采集每段供电参数下的信噪比最优化的组件发光图像。也即，在一种实施方式中，所述供电参数包括第一供电参数段和第二供电参数段；所述故障类型包括第一故障类型和第二故障类型；所述第一供电参数段对应所述第一故障类型，且所述第二供电参数段对应所述第二故障类型。

其中，所述第一供电参数段和所述第二供电参数段可以重合也可以不重合。

第三方面，本申请实施例公开一种光伏组件的故障检测系统。所述故障检测装置包括图像采集设备和检测装置。所述图像采集设备用于采集所述光伏组件处于发光状态下的图像。所述图像采集设备还用于在所述图像的信噪比最大化时，将所述图像发送至检测装置。所述检测装置用于根据所述图像采集设备所采集的图像对所述光伏组件进行故障检测，以识别所述光伏组件的故障类型。

具体地，光伏组件在供电装置或者激发光源的作用下发光。

其中，在图像的信噪比最大化时，图像的清晰度最佳，即图像的分辨率最高。

本申请实施例中的光伏组件的故障检测装置，当光伏组件在供电装置所提供的电能的作用下发光时，图像采集设备用于采集所述光伏组件处于发光状态下的图像，并所述图像采集设备还用于在图像的信噪比最大化时，将所述图像发送至所述检测装置以进行故障检测。由于在确定图像的信噪比最大化时才发送至检测装置进行故障检测，如此即使在外界环境因素的影下，也能保证图像采集设备所采集到的图像的质量，进而能够满足后续故障识别的需求。

在一实施方式中，所述供电装置为逆变器。通过逆变器向光伏组件传输电能，使得向光伏组件传输一次电能的情况下，与逆变器相连的所有光伏组件均可以发生电致光效应，从而可以采集与逆变器相连的所有光伏组件的发光图像，并进行故障检测。避免了因寻找光伏组件的电源端口而花费的时间，进而有助于提高故障检测的效率。

在一种实施方式中，所述图像采集设备还用于判断所述图像的信噪比是否最大化，并在所述图像的信噪比不是最大化时发送调整指令至所述供电装置以对所述供电装置的供电参数进行调节，直至所采集到的图像的信噪比最大化。

本申请实施方式中，若图像的信噪比不是最大化，图像采集设备会发送调整指令至供电装置，以对供电参数进行调节，进而形成图像采集的闭环控制，从而能够采集到信噪比最大化的发光图像。如此无需人工确认即可采集到信噪比最大化的图像，进而可以简化图像采集的流程。

在一种实施方式中，所述供电装置用于依据所述调整指令按照预设曲线对所述供电参数进行调节。如此可以尽快找图像信噪比最大化所对应的供电参数，可以提高图像采集的效率。

在一种实施方式中，所述供电参数包括电流参数、功率参数或者电压参数；所述预设曲线为预设电流曲线、预设功率曲线或者预设电压曲线。

由于组件不同的故障可能对应不同的供电参数，即采集一次图像可能只分析出部分故障，因此，为了满足对组件缺陷识别颗粒度的不同需求，应对供电参数进行分段设置，并采集每段供电参数下的信噪比最优化的组件发光图像。也即，在一种实施方式中，所述供电参数包括第一供电参数段和第二供电参数段；所述故障类型包括第一故障类型和第二故障类型；所述第一供电参数段对应所述第一故障类型，且所述第二供电参数段对应所述第二故障类型。

第四方面，本申请实施例公开一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有故障检测的程序指令，所述程序指令用于供调用后执行第一方面所述的光伏组件的故障检测方法。

附图说明

为了说明本申请实施例或背景技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或背景技术中所需要使用的附图进行说明。

图1为本申请一实施例提供的太阳能发电系统的结构示意图。

图2为本申请一实施例中的故障检测装置的功能模块图。

图3为本申请一实施例中的故障检测装置的应用示意图。

图4为本申请一实施例中的电能转换示意图。

图5为本申请一实施例中的光伏组件的故障检测方法的流程图。

图6为本申请另一实施例中的光伏组件的故障检测方法的流程图。

图7为本申请一实施例中的故障检测系统的结构示意图。

图8为本申请再一实施例中的光伏组件的故障检测方法的流程图。

图9为本申请又一实施例中的光伏组件的故障检测方法的流程图。

具体实施方式

本申请提供一种光伏组件的故障检测方法及故障检测装置。该故障检测方法用于对光伏组件的故障进行识别检测，进而保证光伏组件的质量。下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。

请参阅图1，本申请一个实施例的太阳能发电系统1000中可以包括光伏组件100、逆变器300、电网500和控制系统700。其中，光伏组件100也可以称为光电组件或光伏组串。光伏组件100可以是一串或者多串。

光伏组件100与逆变器300连接，逆变器300与电网500连接，逆变器300与控制系统700之间可以通信。例如，控制系统向逆变器发送指令。

图1所示的太阳能发电系统工作在发电模式时，光伏组件100将太阳能转化为直流电；逆变器300将直流电转换为交流电；电网500传输交流电。

应理解，图1所示的太阳能发电系统仅是示例。本申请实施例的太阳能发电系统中还可以包括更多的装置或设备。例如，还可以包括变压器。

或者，本申请实施例的太阳能发电系统中可以包括更少的装置或设备。例如，可以不包括控制系统700。

或者，本申请实施例的太阳能发电系统中可以包括相似的装置或设备。例如，电网500可以替换为储能装置。

或者，本申请实施例的太阳能发电系统中各个装置或设备还可以包括更多的功能。例如，逆变器300还可以具有通信功能。

应理解，本申请实施例中所说的连接，可以是直接相连，也可以是间接相连。例如，逆变器300与电网500之间可以通过变压器相连。

请参阅图2及图3，图2是本申请一实施例中的故障检测装置200的功能模块图，图3为故障检测装置200的应用示意图。其中，故障检测装置200包括图像采集模块210、判断模块220及检测模块230。图像采集模块210用于采集所述光伏组件100处于发光状态下的图像。判断模块220用于判断所述图像的信噪比是否为最大化，并当图像的信噪比为最大化时产生检测指令。所述检测模块230用于在接收到检测指令时根据所述图像对所述光伏组件100进行故障检测，以识别所述光伏组件100的故障类型。

可以理解，上述各功能模块可以软件的形式存储于存储器中，并由处理器执行。替代实施例中，上述各功能模块也可以为具有特定功能的硬件，例如，烧录有特定软件程序的芯片。

在本申请实施方式中，光伏组件100在供电装置301传输的电能的作用下发生电致光效应，从而发光。光伏组件100处于发光状态时，图像采集模块210采集到的图像可以称为EL图像。在其他实施方式中，光伏组件100还可以在激发光源的作用下发光，例如，激发光源可以是具有一定波长的激发光源。

应理解，供电装置301可以是外接电源、其他光伏组串或者是逆变器300。当供电装置301为外接直流电源时，可以通过光伏组件100上的电源端口将直流电输送至光伏组件100；当外接电源是交流电源时，可以利用整流器将外接电源中的交流电转成直流电，并通过光伏组件100上的电源端口将直流电输送至光伏组件100。

如图4所示，当供电装置301为逆变器300时，逆变器300将电网500中的交流电转化为直流电，并向光伏组件100传输直流电。具体地，逆变器300可以利用逆变器本身的逆变电路实现交流(Alternating Current，AC)至直流(Direct Current，DC)的转换，以实现将电网500中的交流电转换为直流电，并传输给光伏组件100。

本申请实施例中，通过逆变器300向光伏组件100传输电能，使得向光伏组件100传输一次电能的情况下，与逆变器300相连的所有光伏组件100均可以发生电致光效应，从而可以采集与逆变器300相连的所有光伏组件的EL图像，并进行故障检测。避免了因寻找光伏组件100的电源端口而花费的时间，进而有助于提高故障检测的效率。

下面结合图5对图2中的故障检测装置200中的各个功能模块进行详细的的介绍。其中，图5为本申请一实施例中的光伏组件的故障检测方法的流程图。应理解，图5示出了故障检测方法的步骤或操作，但这些步骤或操作仅是示例，本申请实施例还可以执行其他操作或者图5中的各个操作的变形。此外，图5中的各个步骤可以按照与图5呈现的不同的顺序来执行，并且有可能并非要执行图5中的全部操作。

步骤S501，图像采集模块210采集所述光伏组件100处于发光状态下的图像。

由于红外检测可以检测出光伏组件的全部问题，因此，在本申请实施例中，当供电装置301为光伏组件100提供电能时，光伏组件100发出红外光信号。可选的，所述图像采集模块210可以通过红外相机对光伏组件的图像进行采集。

步骤S502，在所述图像的信噪比最大化时，所述检测模块230根据所述图像对所述光伏组件100进行故障检测以识别所述光伏组件的故障类型。

在图像的信噪比最大化时，图像的清晰度最佳，即图像的分辨率最高。

应理解，在光伏电站中，由于受到外界环境因素(温度、风速、阴雨天气)的影响，当为光伏组件100提供相同的电能时，图像采集模块210所采集到的图像质量是不同的。也即，当供电装置301提供同样的电能时，在室内环境下可以使得图像采集模块210采集到质量较佳的图像，而在室外环境下因受外界环境的影响而使得图像采集模块210所采集到的图像无法满足后续故障检测对故障识别的要求。因此在本申请实施例中，在确定图像的信噪比最大化(即质量最优)时，再进行后续故障检测的步骤，以使得在外界因素的影响下，仍能满足后续故障检测时对故障识别的要求。

本申请实施例中，通过对图像采集模块210所采集的图像进行EL检测，可以检测出光伏组件100的故障类型。其中，对发电量影响较大的故障类型包括：组件开路、组件失效、组件二极管短路、组件PID衰减、组件电性能失配(衰减或辐照等导致组件电性能不一致)、组件隐裂、玻璃碎裂及组件内电阻异常(焊带汇流条老化脱落等)等。

本申请实施例中所公开的光伏组件的故障检测方法，由于在确定图像的信噪比最大化时，才根据所述图像对光伏组件100进行故障检测，如此即使在外界环境因素的影下，也能保证图像采集模块210所采集到的图像的质量，进而能够满足后续故障识别的需求。

请参阅图6，图6为本申请另一实施例中的光伏组件的故障检测方法的流程图。在本申请实施例中，所述故障检测方法包括如下步骤。

步骤S601，图像采集模块210采集所述光伏组件100处于发光状态下的图像。

其中，步骤S601与步骤S501相同，在此不再赘述。

步骤S602，判断模块220判断图像的信噪比是否最大化。若是，则执行步骤S603；若否，则执行步骤S604。

在本申请实施例中，若图像的信噪比不是最大化，说明受外界环境因素的影响，供电装置301所提供的电能使得图像采集模块210所采集到的图像的质量不佳，因此需要执行步骤S605以对供电装置301所提供的电能进行调整，而使得图像采集模块210采集到信噪比最大化的图像。

步骤S603，所述检测模块230根据所述图像对所述光伏组件100进行故障检测，以识别所述光伏组件100的故障类型。

其中，步骤S603与步骤S502相同，在此不再赘述。

步骤S604，判断模块220发送调整指令至所述供电装置301以对供电装置301的供电参数进行调节，直至所采集到的图像的信噪比最大化。

当调整供电装置301的供电参数以使得图像采集模块210所采集到的图像的信噪比最大化时，接着执行步骤S603以完成后续检测。

本申请实施方式中，若图像的信噪比不是最大化，判断模块220会发送调整指令至供电装置301，以对供电参数进行调节，进而形成图像采集的闭环控制，从而能够采集到信噪比最大化的发光图像。如此无需人工确认即可采集到信噪比最大化的图像，进而可以简化图像采集的流程。

在一实施方式中，所述判断模块220发送调整指令至所述供电装置301以对供电装置301的供电参数进行调节，具体包括：所述判断模块220发送调整指令至所述供电装置，所述供电装置301依据所述调整指令按照预设曲线对所述供电参数进行调节。其中，供电参数包括电压参数、电流参数或者功率参数。所述预设曲线可以是预设电压曲线、预设电流曲线或者预设功率曲线。如此可以尽快找图像信噪比最大化所对应的供电参数，可以提高图像采集的效率。

需要说明的是，预设曲线可以是测试人员根据多次试验而得出来的不同的电流(电压或功率)和故障对应的关系。例如，正常测试隐裂、破片及断栅等内部缺陷故障时，电流参数通常设置为7～8A；而测试黑心、黑边、低效率片、混档、衰减、热斑衰减及PID等故障时，电流参数通常设置为1～3A。因此，根据预设曲线对供电参数进行调节可以简化图像采集的流程，进而能够较快地获得信噪比最大化的图像，提高了故障检测的效率。

由于组件不同的故障可能对应不同的供电参数，即采集一次图像可能只分析出部分故障，因此，为了满足对组件缺陷识别颗粒度的不同需求，应对供电参数进行分段设置，并采集每段供电参数下的信噪比最优化的组件发光图像。例如，较低的电流参数可以检测到黑心、黑边、低效率片、混档、衰减、热斑衰减及PID等故障，而只有在较高的电流参数下才能检测到隐裂、破片及断栅等故障。

因此，在一些实施方式中，所述供电参数包括第一供电参数段(如1～3A)和第二供电参数段(如7～8A)。所述故障类型包括第一故障类型和第二故障类型。所述第一供电参数段对应所述第一故障类型，且所述第二供电参数段对应所述第二故障类型。也即，在第一供电参数段下执行上述步骤S601-S604可以识别出第一故障类型，而在第二供电参数段下执行上述步骤S601-S604可以识别出第二故障类型，进而可以提高组件缺陷识别的完整度。

其中，第一供电参数段和第二供电参数段可以重合也可以不重合，在此不做限定。

请参阅图7，图7为本申请另一实施例中的故障检测系统201的应用示意图。与图2中的故障检测装置200不同的是，在本申请实施例中，各个功能模块位于分立的主体上。故障检测系统201包括图像采集设备240及检测装置250。图像采集设备240用于采集所述光伏组件100处于发光状态下的图像。所述检测装置250用于根据所述图像采集设备240采集的图像对所述光伏组件100进行故障检测，以识别所述光伏组件100的故障类型。

在申请实施方式中，光伏组件100在供电装置301传输的电能的作用下发生电致光效应，从而发光。光伏组件100处于发光状态时，图像采集设备240采集到的图像可以称为EL图像。在其他实施方式中，光伏组件100还可以在激发光源的作用下发光，例如，激发光源可以是具有一定波长的激发光源。

下面结合图8对图7中的故障检测系统201进行详细的的介绍。其中，图8为本申请另一实施例中的光伏组件的故障检测方法的流程图。应理解，图8示出了故障检测方法的步骤或操作，但这些步骤或操作仅是示例，本申请实施例还可以执行其他操作或者图8中的各个操作的变形。此外，图8中的各个步骤可以按照与图8呈现的不同的顺序来执行，并且有可能并非要执行图8中的全部操作。

步骤S801，图像采集设备240采集所述光伏组件100处于发光状态下的图像。

步骤S802，在所述图像的信噪比最大化时，所述图像采集设备240将所述图像发送至所述检测装置250。

在图像的信噪比最大化时，图像的清晰度最佳，即图像的分辨率最高。

步骤S803，所述检测装置250根据所述图像采集设备240所采集的图像对所述光伏组件100进行故障检测，以识别所述光伏组件的故障类型。

本申请实施例中，通过对图像采集设备240所采集的图像进行EL检测，可以检测出光伏组件100的故障类型。其中，对发电量影响较大的故障类型包括：组件开路、组件失效、组件二极管短路、组件PID衰减、组件电性能失配(衰减或辐照等导致组件电性能不一致)、组件隐裂、玻璃碎裂及组件内电阻异常(焊带汇流条老化脱落等)等。

本申请实施例中所公开的光伏组件的故障检测方法，由于在确定图像的信噪比最大化时，所述图像采集设备240将所述图像发送至所述检测装置250以进行故障检测，使得即使在外界环境因素的影下，也能保证图像采集设备240所采集到的图像的质量，进而能够满足后续故障识别的需求。

请参阅图9，图9为本申请再一实施例中的光伏组件的故障检测方法的流程图。在本申请实施例中，所述故障检测方法包括如下步骤。

步骤S901，图像采集设备240采集所述光伏组件100处于发光状态下的图像。

其中，步骤S901与步骤S801相同，在此不再赘述。

步骤S902，图像采集设备240判断图像的信噪比是否最大化。若是，则执行步骤S903；若否，则执行步骤S905。

在本申请实施例中，若图像的信噪比不是最大化，说明受外界环境因素的影响，供电装置301所提供的电能使得图像采集设备240所采集到的图像的质量不佳，因此需要执行步骤S605以对供电装置301所提供的电能进行调整，而使得图像采集设备240采集到信噪比最大化的图像。

步骤S903，所述图像采集设备240将所述图像发送至所述检测装置250。

其中，步骤S903与步骤S802相同，在此不再赘述。

步骤S904，所述检测装置250根据所述图像采集设备240所采集的图像对所述光伏组件100进行故障检测以识别所述光伏组件100的故障类型。

其中，步骤S904与步骤S803相同，在此不再赘述。

步骤S905，图像采集设备240发送调整指令至所述供电装置301，以对供电装置301的供电参数进行调节直至所采集到的图像的信噪比最大化。

当调整供电装置301的供电参数以使得图像采集设备240所采集到的图像的信噪比最大化时，接着执行步骤S903以完成后续检测。

本申请实施方式中，若图像的信噪比不是最大化，图像采集设备240会发送调整指令至供电装置301，以对供电参数进行调节，进而形成图像采集的闭环控制，从而能够采集到信噪比最大化的发光图像。如此无需人工确认即可采集到信噪比最大化的图像，进而可以简化图像采集的流程。

在一实施方式中，所述图像采集设备240发送调整指令至所述供电装置301以对供电装置301的供电参数进行调节，具体包括：所述图像采集设备240发送调整指令至所述供电装置，所述供电装置301依据所述调整指令按照预设曲线对所述供电参数进行调节。其中，供电参数包括电压参数、电流参数或者功率参数。所述预设曲线可以是预设电压曲线、预设电流曲线或者预设功率曲线。如此可以尽快找图像信噪比最大化所对应的供电参数，可以提高图像采集的效率。

在一些实施方式中，所述供电参数包括第一供电参数段(如1～3A)和第二供电参数段(如7～8A)。所述故障类型包括第一故障类型和第二故障类型。所述第一供电参数段对应所述第一故障类型，且所述第二供电参数段对应所述第二故障类型。也即，在第一供电参数段下执行上述步骤S901-S905可以识别出第一故障类型，而在第二供电参数段下执行上述步骤S901-S905可以识别出第二故障类型，进而可以提高组件缺陷识别的完整度。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的方法而言，由于其与实施例公开的装置相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见装置部分说明即可。

需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。

本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本申请提供的光伏组件的故障检测方法可以在硬件、固件中实施，或者可以作为可以存储在例如只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称RAM)、软盘、硬盘或磁光盘的等计算机可读存储介质中的软件或计算机代码，或者可以作为原始存储在远程记录介质或非瞬时的机器可读介质上、通过网络下载并且存储在本地记录介质中的计算机代码，从而这里描述的方法可以利用通用计算机或特殊处理器或在诸如专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)之类的可编程或专用硬件中以存储在记录介质上的软件来呈现。如本领域能够理解的，计算机、处理器、微处理器、控制器或可编程硬件包括存储器组件，例如，RAM、ROM、闪存等，当计算机、处理器或硬件实施这里描述的处理方法而存取和执行软件或计算机代码时，存储器组件可以存储或接收软件或计算机代码。另外，当通用计算机存取用于实施这里示出的处理的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行这里示出的处理的专用计算机。

其中，所述计算机可读存储介质可为固态存储器、存储卡、光碟等。所述计算机可读存储介质存储有程序指令而供本申请的光伏组件的故障检测装置调用后执行上述的光伏组件的故障检测方法。

以上是本申请实施例的实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请实施例原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本申请的保护范围。