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基于I-V曲线变形特征与计算机视觉的光伏组件故障诊断
PV Module Fault Diagnosis Based on I–V Curve Deformation Characteristics and Computer Vision
| 作者 | Lingxiang Zhang · Kun Xia · Po Xu · Yibo Yu · Yiming Wang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2026年3月 |
| 技术分类 | 智能化与AI应用 |
| 技术标签 | 光伏逆变器 故障诊断 机器学习 深度学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 光伏(PV)组件 故障诊断 I–V 曲线 三二极管模型 计算机视觉 机器学习 |
语言:
中文摘要
本文针对光伏组件早期故障诊断问题,提出了一种基于三二极管模型分析I-V曲线变形特征的新方法。不同于传统仅提取特征点的方式,该研究利用计算机视觉技术全面捕捉曲线形态变化,实现了更精准的故障识别,有效降低了运维成本。
English Abstract
Early diagnosis of photovoltaic module faults is crucial to reducing maintenance costs. The I–V curve can be intuitively used for diagnosis, but traditionally, only certain feature points on the curve are extracted, neglecting the entire curve’s deformation characteristics. This article analyzes the I–V curves deformation characteristics based on three-diode model, and presents a novel diagnosis m...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的iSolarCloud智能运维平台具有极高的应用价值。通过将基于计算机视觉的I-V曲线分析算法集成至iSolarCloud,可实现对组串式逆变器和集中式逆变器接入的光伏阵列进行远程、自动化的故障预警与诊断,无需人工现场巡检即可精准定位遮挡、老化或隐裂等问题。建议研发团队将此算法模型轻量化,部署至边缘计算网关或逆变器内置的智能诊断模块中,进一步提升阳光电源光伏解决方案的智能化运维水平,增强产品在大型地面电站及工商业项目中的差异化竞争力。