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面向并网光伏系统的可持续非侵入式监测框架开发
Development of a sustainable non-intrusive monitoring framework for grid-connected photovoltaic systems
| 作者 | J.L. Sánchez-Jiménez · G. Jiménez-Castillo · F.J. Muñoz-Rodríguez · J.I. Fernández-Carrasco · C. Rus-Casas |
| 期刊 | Solar Energy |
| 出版日期 | 2026年4月 |
| 卷/期 | 第 308 卷 |
| 技术分类 | 系统并网技术 |
| 技术标签 | 并网逆变器 故障诊断 智能化与AI应用 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 |
本文提出一种可持续的非侵入式监测框架，用于实时识别并网光伏系统中的性能退化与潜在故障，无需额外传感器或硬件改造，融合信号处理与轻量化机器学习模型，提升运维效率与系统可靠性。
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SunView 深度解读
该研究高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台及组串式逆变器（如SG系列）、ST系列PCS的远程诊断与预测性维护需求。非侵入式监测可降低现场部署成本，增强PowerTitan等大型储能电站中光储协同运行的可观可控性。建议将轻量级模型嵌入逆变器边缘计算单元，并与iSolarCloud云端AI分析联动，强化户用及工商业场景下的早期故障预警能力。