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用于光伏组件检测的紫外荧光成像：现场组件观测特征的最佳实践与调查
Ultraviolet Fluorescence Imaging for Photovoltaic Module Metrology: Best Practices and Survey of Features Observed in Fielded Modules
Dylan J. Colvin · Andrew M. Gabor · William C. Oltjen · Philip J. Knodle 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年3月
随着光伏（PV）产业的日益成熟，对系统进行特性表征的程度也必须相应提高。紫外荧光（UVF）成像技术是一种有价值、易于实施、高通量且非侵入性的技术，可用于在现场和实验室对光伏组件进行特性表征。然而，紫外荧光成像仍是一项相对较新的技术，光伏行业的许多人仍未意识到其潜力。我们提供了获取、处理和解读紫外荧光图像的指南。我们列出了成像硬件和设置的注意事项，提出了图像处理的建议流程，并详细介绍了紫外荧光图像中显示的特征调查情况。一个包含7190个光伏组件紫外荧光图像的新数据库以及由BrightSpot Au...
解读: 该紫外荧光成像技术对阳光电源光伏逆变器产品线及iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。UVF无损检测可集成至SG系列逆变器的智能诊断系统，通过识别封装脱层、电极断裂等早期缺陷，提升MPPT算法对组件异常的响应精度。标准化的缺陷特征库可嵌入iSolarCloud平台，实现大规模电站的预测性...
具有接触退化迹象的户外暴露光伏组件表征
Characterization of Field-Exposed Photovoltaic Modules Featuring Signs of Contact Degradation
Max Liggett · Dylan J. Colvin · Andrew Ballen · Manjunath Matam 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年2月
本研究对多个因在炎热潮湿气候环境中暴露而出现金属接触腐蚀迹象的光伏（PV）组件展开调查。这些组件包括两个暴露时长分别为10年和14年的多晶硅铝背场系统，以及一个暴露时长为4年的单晶硅钝化发射极背接触电池系统。采用了全面的多尺度表征方法对这些光伏组件进行详细评估。进行了电流 - 电压（$I - V$）、太阳电池开路电压（Suns - $V_{\text{OC}}$）测量、电致发光成像、红外成像和紫外荧光成像，并对感兴趣的部位进行取样，采用截面扫描电子显微镜（SEM）进行分析。提出并实施了一套严格的...
解读: 该研究对阳光电源SG系列光伏逆变器配套组件的长期可靠性评估具有重要价值。研究揭示的湿热环境下金属栅线腐蚀与封装材料水解导致的接触退化机制，可直接应用于iSolarCloud智能运维平台的预测性维护算法优化。通过集成电致发光与红外热成像的诊断方法，能提升智能诊断系统对组件接触劣化的早期识别能力，在填充...
V10：固定暗电流偏置作为光伏组件损伤评估指标
V10: Fixed dark bias current as a photovoltaic module damage assessment metric
Ryan M.Smith · Dylan J.Colvin · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.288
摘要 在光伏组件生命周期的各个阶段，快速、低成本且可靠的诊断技术在光伏产业中至关重要。暗态电流-电压（I-V）是一种用于评估组件健康状况的方法，能够提取受多种退化机制影响的关键电学参数。然而，对于某些特定损伤和退化模式的有效监测，可能并不需要完整的暗态I-V曲线。本文提出一种名为‘V10’的新型诊断技术，该技术通过监测达到某一特定电流注入时所需电压的变化，在低电流区域识别组件损伤，为现有方法提供了一种更高效的替代方案。实验表明，随着组件损伤加剧，V10值显著下降，说明其对不可见损伤的敏感性高于传...
解读: V10暗电流诊断技术为阳光电源组件级监测提供创新方案。可集成至iSolarCloud平台实现光伏电站全生命周期健康管理,在SG逆流器MPPT优化中嵌入低功耗V10检测算法,实时识别组件隐性损伤。该技术对ST储能系统中光储耦合场景的组件质量把控具有重要价值,可在运输、安装、调试阶段快速筛查,降低系统失...
用于评估光伏系统可靠性的开放数据集
Open data sets for assessing photovoltaic system reliability
Xin Chen · Baojie Lia · Jennifer L.Braid · Brandon Byford 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.395
摘要 光伏（PV）系统已成为可再生能源战略的基石，特别是由于过去十年中太阳能发电成本显著降低。然而，光伏装置的长期可靠性仍是一个持续存在的挑战，需要发展先进的监测和预测性维护策略。为评估光伏系统的健康状况，使用了多种类型的数据，包括环境条件、电气性能以及巡检图像等。这些数据支持诸如用于寿命预测的机器学习（ML）模型和用于缺陷检测的计算机视觉技术等方法。然而，高质量且全面的数据获取十分困难，尤其是在长期一致性与数据多样性方面尤为突出。公开可用的数据集是应对这些挑战的宝贵资源，但它们往往存在碎片化问...
解读: 该开源数据集研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要价值。论文系统梳理的环境数据、电气性能、缺陷图像等多维数据类型,可直接应用于SG系列逆变器和PowerTitan储能系统的预测性维护算法优化。特别是机器学习模型与计算机视觉技术结合,能提升我司光伏电站全生命周期健康管理能力。建议将论...