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一种基于分段二极管模型的自适应四层数字孪生用于光伏组件实时故障诊断与输出特性表征
An adaptive four-layer digital twin with segmented diode model for real-time fault diagnosis and output characterization of PV modules
Yihan Chena · Mingyao Maa · Wenting Maa · Xilian Zhoua 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300
摘要 随着光伏发电的快速发展，光伏组件的精确故障诊断与输出特性表征已成为关键挑战。现有的光伏模型通常缺乏实时适应性，限制了其在复杂且动态运行条件下的有效性。为克服这些局限性，本文提出了一种专为光伏组件设计的新型四层数字孪生（DT）模型架构。该框架独特地融合了基于物理信息的分段二极管模型与混合型菌群生长-差分进化（FG-DE）优化算法，实现了高精度建模与鲁棒的多源数据融合。与传统模型不同，所提出的分段二极管模型能够根据变化的故障条件——包括失配与非失配故障——进行动态调整，从而对故障机理和输出行为...
解读: 该四层数字孪生架构对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。其分段二极管模型可增强MPPT算法在复杂故障场景下的精准追踪能力,98.49%的故障诊断准确率可直接集成至预测性运维系统。混合优化算法与虚拟同步层的实时数据融合机制,能显著提升1500V大型电站的组件级监控精...