Zengxiang Hea · Hong Cai Chen · Shuo Shan · Yihua Hu 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.324

摘要 遮挡是光伏（PV）系统中最常见的异常现象之一，会导致功率损失和热点效应。目前大多数研究仅能实现遮挡检测，而无法进一步诊断遮挡的类型和严重程度。本文提出了一种结合I-V曲线成像与双流深度神经网络（DNN）的有效方法，用于诊断遮挡类型，并估计实际运行光伏系统中五种常见遮挡类型的严重程度。该方法首先对光伏组串的I-V曲线进行重采样，并转换至标准测试条件（STC），以消除数据尺度和环境因素对遮挡诊断结果的影响。随后，采用一种称为格拉米安角和场（Gramian angular summation f...

解读: 该阴影诊断技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过I-V曲线成像与双流深度神经网络,可实现阴影类型识别与严重程度量化评估,弥补现有MPPT优化技术仅能检测异常但无法精准诊断的不足。建议将GASF时序成像与LSTM-CNN融合算法集成至智能运维平台,结合组串级...