【摘 要】
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随着光伏发电技术的迅速发展,大型光伏电站陆续投入运行。由于光伏组件安装在室外环境中,持续暴露在恶劣的环境条件下,各种故障问题日益凸显。光伏系统故障严重影响了系统的
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随着光伏发电技术的迅速发展,大型光伏电站陆续投入运行。由于光伏组件安装在室外环境中,持续暴露在恶劣的环境条件下,各种故障问题日益凸显。光伏系统故障严重影响了系统的发电效率,甚至会引发一系列安全问题,增加了运维的经济成本,所以其可靠性也越来越受关注。光伏组件作为光伏发电系统中的核心部件,其可靠性是影响整个系统性能的关键,因此光伏组件的故障诊断显得越来越重要。针对光伏组件的故障问题,通过实地调研实际光伏电站中几种常见故障类型的多晶硅光伏组件,收集多组故障组件样本,根据组件内旁路二极管是否导通,将故障分为失配和非失配两类。其中失配包括阴影、热斑和玻璃碎裂故障,非失配包括老化、二极管短路和电势诱导衰减(PID)故障。对比了两种光伏电池的模型,其中带有反偏特性的模型更能反映出电池反偏下的工作状态。通过测试不同故障类型光伏组件的Ⅰ-Ⅴ特性曲线,分析了不同故障下的组件Ⅰ-Ⅴ曲线特征和参数变化,提取不同故障态下的故障特征。非失配组件的Ⅰ-Ⅴ曲线凹凸性不改变,关键参数发生变化,由于组件内旁路二极管的导通使得失配故障组件的Ⅰ-Ⅴ曲线出现拐点和台阶特征,曲线凹凸性发生改变。将光伏组件的故障诊断分为非失配和失配诊断,对于非失配故障的诊断,提出关键参数判别法和最优组件判别法,失配故障的诊断方法有基于Ⅰ-Ⅴ曲线凹凸性以及基于Ⅰ-Ⅴ曲线划分和区域特征点的诊断方法。通过非失配和失配故障诊断方法的组合,可以诊断出光伏组件的上述几种故障。结合带有Ⅰ-Ⅴ扫描功能的优化器的分布式光伏发电系统,对以上光伏组件的故障诊断方法进行实例与分析,结果显示所提出的故障诊断方法具有较高的准确率,有很好的适用性和很高的实际应用价值。
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