Woogyun Shin · Jin Seok Lee · Young Chul Ju · Hye Mi Hwang 等5人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301

摘要 全球各国正在扩大可再生能源的应用，以实现2050年碳中和目标。在各类可再生能源中，太阳能的发展速度最快，部署规模最为广泛。随着光伏（PV）电站数量的增加，运维市场不断扩大，故障诊断技术也逐步发展，融合了传统方法与人工智能技术。本研究提出一种利用光伏组串的归一化电流-电压（I-V）曲线并结合卷积神经网络（CNN）的故障诊断方法。实测的I-V曲线通过考虑辐照度、组件温度和衰减率的仿真模型进行归一化处理。归一化后的曲线根据其形态特征和电气参数被标注为正常状态或六种故障类型之一。使用这些数据训练的...

解读: 该基于CNN的光伏故障诊断技术对阳光电源SG系列逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过归一化I-V曲线实现99.39%验证准确率的六类故障识别,可直接集成至智能运维系统,增强预测性维护能力。技术核心在于消除辐照度和温度影响的归一化处理,与阳光电源MPPT优化算法形成互补,可在组串级...