10月15日，由在地面光伏发电系统初期成本占比中，光伏组件约占40.7%，光伏组件的各种故障问题将会直接影响电站的实际收益。常见的故障有阴影、蜗纹，热斑、PID、二极管失效、隐裂、虚焊等，但由于部分故障在人工巡检时不容易被发现，因此，容易造成发电效率下降、组件寿命下降、组件损坏、火灾事故等的发生。
在此基础上，IV诊断还需要基于专家规则及智能诊断算法，精准识别遮挡、热斑、玻璃碎裂、PID效应、组件少配、线缆老化、组串开路等15种故障，并通过鉴衡L4级认证，进行现场实测，诊断准确率＞90%，响应时间不超过15min/100MW。
另外，由于天气辐照具有随机性，IV诊断结果容易受到天气干扰等问题，因此，我们需要构建以标准组串发电量为基准，基于支路组串发电量长时间尺度的趋势分析。同时，构建低效组串分级预警模型，实现对异常及低效组串的筛选。
第二个关键性技术是电站能效分析。胡卫民表示，要攻克电站能效分析的问题，首先需要解决的是理论发电量的评估。针对理论发电量的评估，中车时代电气推出了基于物理方法的理论发电量模型和基于标杆组串的理论发电量模型。
胡卫民介绍，基于物理方法的理论发电量模型是，首先通过太阳位置模型得到光伏电池板所接收的有效辐照度，然后利用光伏组件的电气特性，确立输出的直流功率，最后结合温度、风向等信息进行补偿修正，得到理论发电量。
基于标杆组串的理论发电量模型是，基于场站运行历史数据（辐照度数据、电气量数据），采用数据驱动模型，学习标杆组串与目标组串电压电流、功率、发电量的映射关系，按日输出组串应发功率曲线和应发电量。以及按照设备树关系（组串-汇流箱-逆变器-发电单元-集电线-子阵-场站）层层汇总，扣除限电损耗、传输损耗、交直流转换损耗、容配比损耗等，得到各级设备的理论应发功率与电量。
第三个关键性技术是直流拉弧检测。通过故障电弧全息特征提取自学习算法，精准识别串联、并联、接地拉弧故障，能够支持30A大电流检测及600m超长距离检测，有效辨识强干扰噪声，以及长线路阻抗下微弱电弧信号提取。同时还能够识别电弧信号，支持100ms快速的断开直流分断开关，防止火灾发生。
第四个关键性技术是设备故障预警。胡卫民表示，该技术主要针对光伏场站组串掉串、易受风沙、衰减影响，逆变器故障、绝缘降低，箱变内部放电、油温高等问题。传统方法单一依靠逆变器状态遥信数据，难以及时定位故障或低效工况时间段，难以对设备劣化趋势进行超前预警。
因此，需要我们通过设备运行状态监测与特征辨识，对每个故障进行建模，同时对电站进行模拟触发，收集大量的故障样本，通过特征提取及算法，有效识别组串掉串、拉弧、灰尘、衰减、遮挡，逆变器容配比超限、绝缘连续降低、提前脱网待机，逆变器IGBT发热异常、传感器零漂或断线、电容器容值衰减等故障。
来源：光伏头条
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