找到 5 条结果 · Solar Energy
基于Hellinger距离和个体条件期望分析的光伏系统传感器故障检测与诊断
Sensor fault detection and diagnosis in photovoltaic systems using Hellinger Distance and Individual Conditional Expectation analysis
Fouzi Harrou · K. Ramakrishna Kinib · Muddu Madakyaru · Ying Suna · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.298
准确的故障检测对于维持光伏（PV）系统的最佳性能并延长系统寿命至关重要。本文提出了一种结合偏最小二乘（PLS）回归与基于Hellinger距离（HD）的监控图的传感器故障检测与诊断方法，该方法在处理高维数据集中的多重共线性问题以及降维方面具有优势。PLS生成能够反映偏差的残差，随后利用基于HD的监控图对这些残差进行分析，其控制阈值通过核密度估计（KDE）确定。该方法增强了对多种传感器故障的敏感性，包括偏差、漂移（或老化）以及间歇性故障。在本研究中，通过向总辐射计和温度传感器中人为注入传感器故障，...
解读: 该传感器故障诊断技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。PLS-HD方法可有效识别辐照度计和温度传感器的偏差、漂移及间歇性故障,提升MPPT优化精度和发电效率预测准确性。ICE可视化分析可集成至iSolarCloud预测性维护模块,实现故障溯源与诊断。该...
一种基于电致发光图像的光伏电池稀有缺陷定位新少样本检测器
A novel few-shot detector for rare defect localization in photovoltaic cells using electroluminescence images
Qing Liu · Min Liu · Q.M. Jonathan Wu · Weiming Shen · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.296
准确检测光伏（PV）电池中的缺陷对于保障光伏发电系统长期稳定运行至关重要。现有的基于深度学习的方法已广泛应用于利用电致发光图像进行光伏电池缺陷检测。然而，这些方法严重依赖大量标注数据，因此在处理可用数据较少的稀有缺陷时，其有效性受到限制。为解决这一问题，本文提出了一种名为OURS_RARE_PV的新方法，用于稀有光伏电池缺陷的定位。具体而言，OURS_RARE_PV采用了一种基于迁移学习的少样本目标检测框架。首先，引入对比学习损失以放大不同类别之间的差异，并增强单个类别内部的相似性，从而获得更具...
解读: 该罕见缺陷检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过少样本学习框架和对比学习损失函数,可有效识别电池片EL图像中的稀有缺陷类型,解决传统深度学习依赖大量标注数据的局限。该方法可集成至iSolarCloud预测性维护系统,提升光伏电站异常诊断准确率,...
积尘对光伏和光热发电系统的影响：半干旱气候下的实验分析与模拟研究
Impact of dust accumulation on PV and CSP systems: Experimental analysis and simulation insights in semi-arid climate
Mohamed Boujoudar · Massaab El Ydrissi · Mounir Abraim · Amine Moulay Tajb 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.296
摘要 积尘（“污秽”）显著降低了光伏（PV）和聚光太阳能热发电（CSP）系统的能量输出，尤其是在干旱和半干旱气候条件下。尽管其影响显著，但积尘造成的能量损失常常被低估，且区域性和季节性差异常被忽视。本研究在摩洛哥绿色能源公园（GEP）的相同环境条件下，评估了积尘对大规模光伏和光热发电系统的影响。研究对象包括三种光伏技术（单晶硅、多晶硅、碲化镉）以及一种CSP技术（菲涅尔式），每种光伏技术设置两套系统，其中一套每两天清洁一次，另一套则长期不清洁。通过高精度测量手段，包括用于CSP系统的跟踪清洁度系...
解读: 该研究揭示光伏与CSP系统积灰损失差异,对阳光电源SG系列逆变器及iSolarCloud平台具有重要价值。研究显示PV日均污损率0.44-0.51%,CSP达1.99%,四个月累计PV损失5.5%而CSP达28.7%。可启发iSolarCloud平台集成基于气象数据的智能清洗预警算法,结合MPPT优...
阿塔卡马沙漠1兆瓦光伏电站的环境性能：一项生命周期评估研究
Environmental performance of a 1 MW photovoltaic plant in the Atacama Desert: A life cycle assessment study
D.Soler · Lucia Rigamonti · N.Gazbour · Edward L. Fuenteal · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.292
摘要 光伏（PV）系统是减少环境影响和支持脱碳努力的可行方案，尽管其环境影响因安装地点的不同而存在显著差异。本研究根据ISO 14040和14044标准，采用从摇篮到坟墓的生命周期评估（LCA）方法，分析了位于智利阿塔卡马沙漠的一座1兆瓦并网光伏电站的初级能源消耗和环境性能。功能单元定义为在30年寿命期内向国家电网输送1千瓦时中压电能的生产和交付过程。研究应用ReCiPe 2016中点（H）方法，涵盖17项环境影响指标。阿塔卡马沙漠的独特条件包括高水平的年总水平太阳辐照度（>2600千瓦时/平方...
解读: 该研究揭示阿塔卡马沙漠极端环境下光伏系统面临的挑战,对阳光电源产品优化具有重要参考价值。研究指出逆变器加速老化和运维成本占比10-25%的问题,验证了我司SG系列1500V逆变器高可靠性设计的必要性,以及iSolarCloud智能运维平台预测性维护功能的价值。针对高辐照(>2600 kWh/m²)、...
基于最优清洗调度的印度大型光伏电站非均匀积灰损失评估及性能提升策略
Estimation of non-uniform soiling loss in a utility-scale PV plant in India and strategies for enhanced performance through optimal cleaning schedules
Shoubhik De · Narendra S. Shiradkar · Anil Kottantharayil · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.290
摘要 积灰显著影响光伏（PV）系统的效率，尤其是在印度等粉尘沉积严重的地区。在大型光伏电站中，空间上的非均匀积灰问题尤为突出，电站某些区域的发电损失高于其他区域，从而增加了运维管理的复杂性。本研究分析了位于印度南部的一座50 MWp大型光伏电站的组串级SCADA数据，该电站被划分为多个区域，用于生成详细的积灰分布图。基于这些分布图，我们提出了组串级优化和区域级优化两种清洗方法。组串级优化方法采用四个特定的清洗阈值，以确定各区域内最具经济效益的清洗区域；而区域级优化方法则旨在简化清洗流程、提升光伏...
解读: 该研究针对印度大型地面电站的非均匀积灰损失分析,对阳光电源SG系列组串式逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。研究基于组串级SCADA数据绘制积灰地图并优化清洁策略,可直接集成到iSolarCloud智能运维平台,结合SG逆变器的多路MPPT优化技术,实现组串级发电损失精准识别。建议将...