光伏阵列故障检测方法综述

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基于状况监测的故障诊断办法是进步光伏体系靠得住性和平安性的有用实施道路。光伏阵列输出的非线性特征及其易受外界情况滋扰的特色，导致传统掩护装配难以检测到其直流侧故障。光伏阵列故障不仅会低落发电量、侵害光伏组件，严重时乃至会导致年夜面积火灾。国电南京主动化株式会社、淮阴工学院主动化学院、福州年夜学电气工程与主动化学院的研讨职员乔苏朋、杨艳、陈世群、高伟、杨耿杰，在2021年第7期《电气技术》上撰文，就常见的故障检测办法进行概述，起首阐发光伏阵列故障检测的研讨意义，然后先容光伏阵列常见的故障类型，末了对常见检测办法的优毛病进行总结。

跟着环球光伏发电容量指数级增加，靠得住的光伏阵列运维治理及故障诊断变得尤为紧张。因为光伏阵列常年曝露在户外，受多变情况（如雷雨天气、热轮回、湿度、紫外线辐射、暗影等）影响，容易呈现局部资料老化、裂纹、热斑、开路或者短路等各类故障，影响其使用寿命。

同时，故障导致发电量年夜量损失，组件产生弗成逆毁坏，严重时乃至激发火灾。通常，光伏阵列在直流侧装有过电流掩护装备（overcurrent protection devices, OCPD）和接地故障掩护装备（ground fault detection inter- rupters, GFDI），这些掩护装备的故障电流阈值通常设置为短路电流的2.1倍。

然而，当产生轻、中度故障或故障产生在低辐照度环境下时，传统的掩护装备因最年夜功率点跟踪（maximum power point tracking, MPPT）和过低的故障电流无法实时动作。是以，树立有用的光伏阵列故障诊断及智能运行监测体系是亟待办理的问题之一。

针对光伏阵列故障类型的辨认，海内外学者进行了年夜量的研讨。本文起首阐发光伏阵列常见的故障类型及各种故障对应的特征；其次，将海内外学者所提的故障检测办法分为物理检测法、能量损失法、I-V曲线法、时序电压电流法四类并一一先容；然后，对照阐发上述四类故障检测办法的优毛病；末了，对光伏阵列故障诊断的成长趋向进行探究，指出一些有建设性意义的问题。

1 光伏阵列故障类型及其特征

1.1 光伏体系

典型的光伏体系由光伏阵列、直流汇流箱、逆变器及掩护装备构成，并网光伏体系典型设置装备摆设如图1所示。每块光伏模组由串联的光伏电池片和并联在电池片两侧的旁路二极管构成，旁路二极管是为防止电池片因热斑效应销毁。

图1 并网光伏体系典型设置装备摆设

1.2 光伏阵列故障类型及其特征

光伏阵列中常见的故障有线间故障、接地故障、开路故障、遮阴故障、非常老化等。本文经由过程范围为5×10的光伏体系（见图1）对各种故障进行先容。

部门遮阴指光伏阵列的某些模组被云层、树木或建筑物遮挡（见图1中F1），导致阵列输出功率受损的环境。光伏模组经由过程安装旁路二极管来传导非遮阴模组的电流以防止呈现热斑。

开路故障指光伏阵列中的某一串线路存在断开点（见图1中F2），导致故障串没有电流回路，使其进入开路状况，不发生能量。此韶光伏阵列的总输出功率由其他正常串提供。

线间故障指光伏阵列中，某两个分歧电位点产生不测衔接，部门光伏模组被短路，导致阵列的输出功率受损[2]。在图1中，F3故障有9块模组被短路，是以称之为线-线失配90%故障（简称LL-90%）；F4故障处为两个光伏串间产生短路，有2块模组被短路，是以称其为线-线失配20%故障（简称LL- 20%）；同理，F5故障为线-线失配10%故障（简称LL-10%），失配比越年夜注解线间故障越严重。

接地故障是线间故障的一种特殊环境，指的是输电线同装备接地导体或者地面不测打仗（见图1中F6），发生低电阻回路的不良环境。

非常老化指的是光伏模组跟着运行时长增长，内部串联电阻逐渐增年夜，并联电阻逐渐减小的征象。常见的老化类型主要是串联电阻的老化，如图1中F7所示。串联电阻的增年夜，会使串联电阻上的压降年夜于整串电池的输出电压，造成旁路二极管导通，使得输出I-V曲线呈现非常乃至多峰征象。

2 光伏阵列故障诊断办法

2.1 基于物理特征的诊断办法

经由过程热成像、通电、照耀、超声波等物理手腕，研讨和阐发故障模组的物理特征，可侦测存在故障的光伏模组。红外热成像是一种惯例的物理检测办法。当光伏阵列被遮挡或短路时，故障模组的内部连续升温，是以在故障模组邻近会发生显著的温度梯度，红外热成像图如图2所示。经由过程辨认热成像图像中的明显亮点，即可进行快速直接的故障检测。

Kaplani E. 等人采纳红外热像仪获取光伏阵列的红外成像图，再依据光伏模组在分歧事情状况下出现出的温度变化，断定光伏阵列是否存在相似热斑、老化等故障。Benatto G. A. D. R. 等人应用无人机在高辐照度前提下拍取光伏阵列的电致发光成像图，经由过程图像信息来辨认与功率损耗有关的故障。

基于向光伏电池片注入电流获取横向功率损耗的办法，Breitenstein O. 等人提出了锁相热成像检测光伏电池片泄电故障。Haunschild J. 等人采纳光致发电技术检测光伏电池片低效力的缺陷。Chakrapani S. K. 等人应用兰姆波空气耦合超声波检测技术快速检测光伏模块电池片的破碎。孟佳彬等人经由过程扩频时域反射仪检测光伏体系的变化电阻，并将其取代丈量故障电流，此办法能有用地检测出光伏体系的接地故障，但需外加旌旗灯号源，而且只能在离网状况下操作。

图2 红外热成像图

物理检测法可以或许简单、敏捷地实现故障检测，但亦存在极年夜的局限性，它难以有用实现故障分类，且检测装备价钱都较为昂贵，维护本钱高，是以难以年夜范围利用。

2.2 基于能量损失的诊断办法

能量损失法诊断流程如图3所示。起首，经由过程丈量情况温度和辐照度来估算理论输出电压、电流和功率，再计算理论值和现实值之间的差值，并将差值作为诊断算法的输入数据以实现故障诊断。Harrou F. 等人提出一种基于改良K最附近算法（K- nearest neighbor, KNN）的故障检测办法，经由过程将理论值与现实值的差值作为KNN的输入，并联合指数加权移动均匀（exponential weighted moving average, EWMA）算法自顺应天生KNN的故障阈值界限，实现了对光伏阵列中分歧失配比的线间故障、开路故障及部门遮阴的故障检测。

Dhimish M. 等人经由过程数值统计办法阐发分歧状况下理论值与现实值之间的变化关系，得到故障诊断阈值；当理论值和现实值的差值年夜于故障阈值时，则鉴定光伏阵列存在故障。Hariharan R. 等人经由过程计算功率损失及DC侧功率和辐照度的骤变，检测光伏数组的失配和遮阴。Dhimish M. 等人将功率损耗和电压损耗代入三次多项式函数，获得故障边界曲线，再联合隐约推理体系，晋升了故障辨认率。

Chouder A. 等人提出基于功率损失的故障主动监测体系，经由过程界说新的热俘获损失（Lct）和杂项俘获损失（Lcm），联合光伏体系的能量损失指针，辨识了分歧运行前提下的三种光伏故障类型。基于统计旌旗灯号处置的办法，Davarifar M. 等人提出的诊断办法在加噪前提下仍能辨认故障的光伏体系。

图3 能量损失法诊断流程

基于能量损失的故障诊断办法十分依附仿真模子的精确性，而光伏阵列历久在户外运行，导致光伏阵列赓续老化，长此以往仿真模子与现实光伏阵列的输出特征会呈现误差，进而导致误判。此外，当MPPT事情在差错的峰值点时同样会造成误判。

2.3 基于I-V曲线的诊断办法

光伏阵列I-V曲线如图4所示。图中包括了丰硕的特性信息，可以或许最直接精确地反映光伏阵列在各类环境下的输出特征。Huang J. 等人经由过程丈量光伏阵列的I-V曲线，获得4个在尺度测试前提（standard test condition, STC）下的非线性特性值计算式，再经由过程粒子群与信赖域优化算法（particle swarm optimization-trust region reflective, PSO-TRR）最小化目的偏差函数，肯定非线性特性式参数，以便获取特性值年夜小，末了经AdaBoost算法实现多类故障诊断。

Chen Z. 等人先将I-V曲线的电压和电流分别，再将辐照度和温度值归并，构成4维输入向量；经由过程残差收集的多个卷积和池化层提取特性，末了使用Softmax实现光伏阵列常见故障的辨认。甘霖涛等人提出了一种基于自顺应神经收集隐约推理体系（adaptive network-based fuzzy inference system, ANFIS）的故障诊断办法，从I-V曲线中提取阵列电压、阵列电流、阵列功率、事情点斜率、电流离散率，再联合情况温度和辐照度构成7个故障特性值作为ANFIS的输入数据，实现了对开路故障、线间故障、部门遮阴、老化故障四种故障的诊断。

Spataru S.等人树立了3个隐约推理体系辨识老化故障、遮阴故障、诱导衰减故障；然而，该办法仅能在高照度环境下实现故障诊断，在低照度环境下难以事情。王元章等人则提出一种基于BP神经收集的故障诊断办法，经由过程将I-V曲线中的Voc、Isc、Vmpp、Impp作为神经收集的输入数据，实现了对短路、开路、遮阴、老化四种故障的辨认。

图4 光伏阵列I-V曲线

经由过程光伏阵列的I-V曲线特性进行故障诊断是今朝研讨的热门，然而I-V曲线诊断法必要将逆变器退出运行，再经由过程特定的仪器丈量I-V曲线、辐照度和情况温度，这一检测进程造成光伏发电体系呈现工资的功率损失；此外，因为I-V曲线更新频率较慢，是以无法实实际时故障检测，导致故障光阴延伸，进而引起平安隐患。

2.4 基于时序电压电流的诊断办法

光伏阵列的电压电流诊断法是经由过程在线丈量光伏阵列输出的电压、电流波形进行故障甄别，各状况下的时序电压、电流如图5所示。在分歧故障环境下，阐发时序波形的变化纪律；在雷同故障环境下，发掘电参数的变化共性，以此来实现光伏阵列的故障诊断。这种诊断办法的长处是可以在逆变器运行进程中进行诊断，避免呈现工资功率损失的征象，而且无需丈量光照辐照度和温度。

蔡雨桥等人提出一种基于动态光阴规整的故障检测办法，经由过程计算电流在光阴序列上的类似度，并联合阈值法，实现开路故障、短路故障的及时监测。杨佳葳等人提出了一种基于序差和（sum of ranking differences, SRD）的光伏阵列故障分类办法，该办法设计了6个故障特性量，并使用SRD评价特性量在每一种工况下的得分，以得分最小的工况作为终极诊断种别。

李辉煌等人应用半监视机械进修法（semi- supervised machine learning, SSML）实现了对光伏阵列中正常状况、开路故障、老化故障三者之间的辨识；该办法只必要少量的标签样本就能实现故障诊断，但这种办法极易受噪声滋扰，跟着欠好的样本的积聚，算法的精确率将连续降落。Kumar B. P. 等人采纳小波包分化法将光伏阵列的电压分化到特定频带规模内提取故障特性，再使用阈值法实现故障诊断。有学者使用多分辩率分化办法提取故障特性值，再经由过程支撑向量机和隐约推理体系实现线间故障的诊断。有学者提出的办法可以或许辨认出的故障种别较少，且在低失配比时的辨认精确率有待进步。

图5 各状况下的时序电压、电流

基于时序电压电流的故障检测办法无需丈量情况温度和照度，且光伏阵列的运行电压和电流在直流汇流箱处便于丈量。是以，基于时序电压电流的故障检测法仅需在直流汇流箱处加装故障检测模块即可实现对光伏阵列的及时故障诊断。

3 结论

斟酌到传统基于故障电流的光伏阵列故障诊断策略难以有用掩护光伏体系，近年来海内外开展了年夜量对光伏阵列故障检测的研讨。本文将今朝已经提出的故障检测办法分为四种，四种办法的特色及优毛病对照见表1。从表1可以看出，每一种故障检测办法都具备分歧的着重点及优毛病。

因为光伏阵列历久运行在情况繁杂的户外，而且光伏阵列的故障类型许多，是以在现实中的光伏阵列故障检测十分繁杂，难以设计出一种完善的故障诊断办法。

表1 分歧诊断办法的特色及优毛病对照

在上述故障检测办法中，时序电压电流法最具成长远景，它不仅可以或许实实际时故障检测，并且其检测装配安装方便，无需丈量情况温度和照度。今朝，针对时序电压电流法的研讨还不够深刻。鉴于光伏阵列的现实运行环境繁杂，存在多种相似故障而非故障的环境，如并网起动进程、照度变化进程、晚间逆变器断开运行进程、MPPT故障运行等，若何正确区分分歧的运行环境是故障检测中的难点。此外，若何实现对光伏阵列中高阻故障的检测、若何使用尽可能少的传感器实现故障定位也是亟需办理的问题。

本文编自2021年第7期《电气技术》，论文题目为“光伏阵列故障检测办法综述”，作者为乔苏朋、杨艳、陈世群、高伟、杨耿杰。

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