光伏陣列故障診斷方法綜述

ECM和TDR均需在系統停止工作情況下檢測，難以做到實(shí)時(shí)監測。文獻在不同故障狀態(tài)下提取多種特征參數，在PSIM仿真環(huán)境下，利用事件相關(guān)度數學(xué)模型對陣列進(jìn)行故障診斷，該方法需采集多種故障狀態(tài)及不同環(huán)境下光伏電池陣列的輸出特性；文獻利用衛星觀(guān)測光伏陣列所在地區的天氣情況，將模型預測得到的光伏陣列所能發(fā)出的功率與檢測得到的實(shí)際功率進(jìn)行比較，來(lái)判斷陣列是否存在故障，該方法雖能判斷陣列是否故障，但不能對故障點(diǎn)定位；文獻由統計數據通過(guò)智能學(xué)習方法診斷出故障點(diǎn)，需要集合整個(gè)陣列各故障點(diǎn)下的統計數據如光照強度、溫度以及輸出功率等；文獻以電流檢測為手段，通過(guò)設計復雜的陣列結構連接方式實(shí)現故障電池板定位，該方法需要的電流傳感器較多且該陣列結構形式在工程上難以應用；文獻采用實(shí)時(shí)監測外部環(huán)境的方法，通過(guò)模型計算出陣列的應輸出功率，并將其與實(shí)際輸出功率比較，從而判斷陣列是否故障，這種方法難以實(shí)現故障點(diǎn)的精確定位；文獻采用功率單元補償的方法，即當光伏電池板因故障不能發(fā)出功率時(shí)，用功率單元彌補損失的功率。但這里僅考慮了電池板串聯(lián)情況，實(shí)際中光伏陣列是串并聯(lián)結合的，因此該方法具有一定的局限性；文獻通過(guò)改變陣列結構來(lái)減小陰影對陣列輸出特性影響，該方法在使用過(guò)程中需加入大量的開(kāi)關(guān)，因而在規模光伏陣列中難以推廣；文獻利用3層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的方法實(shí)現故障點(diǎn)定位，但該方法需要陣列大量的工作數據為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )提供訓練且主要針對電池板短路故障。文獻針對光伏組串結構，提出通過(guò)擾動(dòng)工作電流來(lái)檢測各電池板工作電壓的方法，從而實(shí)現單支路光伏故障診斷。文獻初步研究了小型光伏陣列故障診斷方法及傳感器放置策略。表2分別給出上述方法在不間斷運行、故障診斷和工程適用性這3方面的不足，其中紅外檢測法、ECM，TDR、智能算法、功率對比法均存在難以克服的困難，基于電特性檢測方法研究則較少，若能突破診斷方法及傳感器數量這兩個(gè)技術(shù)瓶頸則可兼具三方面潛力。

4 基于電特性檢測方法亟需解決的問(wèn)題
從上述國內外研究現狀看基于電特性檢測方法呈現如下不足：未將故障點(diǎn)定位、陣列不間斷運行、實(shí)際工程應用性以及診斷系統的經(jīng)濟性有機結合；最具應用潛力的電特性方法方面，在故障診斷方法及減少傳感器數量?jì)蓚€(gè)技術(shù)瓶頸問(wèn)題上未有突破。針對基于電特性檢測規模光伏陣列故障診斷方法這一研究課題，尚未在原理上找到有效解決方案，仍存在亟需解決的科學(xué)問(wèn)題，具體歸納為如下兩點(diǎn)：①電特性檢測原理，如何利用光伏陣列的內在規律，從電特性角度，以電壓電流為檢測量分區間檢測，實(shí)現光伏陣列不間斷運行故障診斷及故障點(diǎn)定位；②減少傳感器數量，在實(shí)現故障點(diǎn)定位的前提下，如何利用最少的傳感器實(shí)現無(wú)冗余信息的傳感器配置，從而滿(mǎn)足低成本、高可靠性要求，加快工業(yè)應用進(jìn)程。