基于電氣特性分析的光伏組件熱斑故障識別

摘 要：隨著光伏發(fā)電迅速發(fā)展，熱斑故障因?qū)夥M件的性能和壽命產(chǎn)生嚴重影響而逐漸受到關(guān)注。根據(jù)光伏發(fā)電系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)和運行情況分析，利用Matlab/Simulink仿真平臺，基于正常運行的光伏組件的仿真模型推導出存在熱斑故障的光伏組件仿真模型，通過實驗對比二者的電氣特性曲線差異，并測得光伏組件在不同遮擋率下的電氣特性曲線得到利用電氣特性曲線特定特征來識別光伏組件熱斑故障的方法。研究結(jié)果表明：1）存在熱斑故障的光伏組件的電氣特性曲線呈現(xiàn)多峰現(xiàn)象，輸出功率比正常運行光伏組件的輸出功率低；2）當環(huán)境溫度不變時，隨著遮擋率上升，光伏組件的電氣特性曲線從單峰特性向雙峰特性或多峰特性變化，隨著太陽輻照量的降低光伏組件的輸出電流和輸出功率均減少。

關(guān)鍵詞：I-V特性；光伏組件；P-V特性；熱斑；故障識別

中圖分類號：TM615 文獻標志碼：A

0" 引言

隨著世界范圍資源短缺問題趨于嚴重，人們意識到利用礦產(chǎn)資源獲得日常生活、生產(chǎn)所用能源這一方式存在的局限性，比如：形成過程漫長，資源有限，燃燒時產(chǎn)生大量污染氣體[1-2]。因此，減少對礦產(chǎn)資源的依賴性，積極開發(fā)運用新型資源已成為現(xiàn)階段能源發(fā)展重點。太陽能是太陽內(nèi)部核聚變產(chǎn)生的能量傳遞到地球上的一種能量形式，是一種自然產(chǎn)生的純凈能源，易獲取且不會造成環(huán)境污染，因此是一種非常合適的替代能源。目前，光伏發(fā)電是主要的太陽能利用形式之一，其是將太陽能轉(zhuǎn)換為可供日常生活和生產(chǎn)使用的電能[3]。

在光伏電站實際運行中，用于發(fā)電的光伏組件易出現(xiàn)熱斑故障，因此，熱斑故障的檢測技術(shù)一直廣泛受到國內(nèi)外學者的關(guān)注。目前，常見的光伏組件熱斑檢測技術(shù)大致分為兩種：一種是基于電氣特性進行檢測，另一種是基于紅外圖像特性進行檢測。基于電氣特性對光伏組件的熱斑缺陷進行檢測主要是基于光伏組件的輸出電壓V、輸出電流I和輸出功率P等電氣參數(shù)進行監(jiān)測，但該檢測技術(shù)會受到傳感器數(shù)量的限制和外圍電路部署的影響，因此，為了降低檢測成本，這種檢測技術(shù)在實際工程中應用較少。現(xiàn)階段，基于紅外圖像特性對光伏組件的熱斑缺陷進行檢測在工程中應用較為廣泛。傳統(tǒng)的圖像處理算法模型比較簡單，但通常識別準確率不高，隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，一些基于深度學習的方法開始逐漸應用于光伏組件熱斑缺陷檢測中[4]，但應用深度學習建立的模型較復雜，耗時較長。

基于此，本文采用仿真模擬實驗法，利用Matlab/Simulink仿真平臺模擬得到光伏組件的電氣特性曲線。通過對比存在熱斑故障的光伏組件與正常光伏組件的電氣曲線特征，總結(jié)熱斑光伏組件的電氣參數(shù)特征，用于光伏組件熱斑故障的判斷。

1" 光伏發(fā)電系統(tǒng)類型及整體結(jié)構(gòu)

1.1" 光伏發(fā)電系統(tǒng)

對于光伏發(fā)電系統(tǒng)來說，其按功能大致可分為兩類[5]：1）不配備儲能裝置，不能進行電能儲存，不能向下游其他設備分配電能；2）配備儲能裝置，可以存儲光伏發(fā)電產(chǎn)生的電能，并且可以向用電設備分配電能。二者的主要區(qū)別在于能否將光伏發(fā)電產(chǎn)生的電能進行儲存并向下分配[6]。

配備儲能的光伏發(fā)電系統(tǒng)具有以下優(yōu)點：

1）光伏發(fā)電對光照的依賴性強，當出現(xiàn)太陽輻照度不夠的情況時，用電設備會因光伏發(fā)電量降低受到影響[7]。而配備儲能裝置的光伏發(fā)電系統(tǒng)在此情況下可以利用儲能裝置中存儲的電能給用電設備提供電力支持。

2）當光伏發(fā)電系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，儲能裝置中存儲的電能可為用電設備提供電力支持，確保電路的穩(wěn)定性，保持電路的功率和損耗平衡[8]，進而保證整個光伏發(fā)電系統(tǒng)的電力的正常供給和傳輸。

3）分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)分布廣泛且其用戶端用電設備數(shù)量較多，因此，分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)配備儲能裝置可以更好的應對一些突發(fā)狀況。若光伏發(fā)電系統(tǒng)中某個設備在發(fā)電過程中出現(xiàn)故障，就可以利用儲能裝置中的電能實現(xiàn)用戶端用電設備的正常供電[9]。

1.2" 光伏發(fā)電系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)分析

光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率是判斷其發(fā)電效率的主要參數(shù)，因此在進行光伏發(fā)電系統(tǒng)設計時，必須重視系統(tǒng)的輸出功率，確保光伏發(fā)電系統(tǒng)產(chǎn)生的電能可滿足用電設備的運行要求[10]。光伏發(fā)電系統(tǒng)可以根據(jù)光伏陣列布置方式的不同和逆變器結(jié)構(gòu)的不同分為多種工作結(jié)構(gòu)。本文所研究的光伏發(fā)電系統(tǒng)的工作結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。

為了提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率，可以調(diào)整其并網(wǎng)時的電流控制器的結(jié)構(gòu)，這樣做的目的是可以節(jié)省變壓器裝配這一步驟，進而降低整個光伏發(fā)電系統(tǒng)的重量和體積，方便設備的安裝拆卸和維護。通過電流控制器結(jié)構(gòu)的調(diào)整可以實現(xiàn)對電路的控制，進而實現(xiàn)提高輸出功率的目的；此外還能通過電流控制器結(jié)構(gòu)的改變實現(xiàn)電路的轉(zhuǎn)換，進而改變光伏發(fā)電系統(tǒng)的應用方向[11]。

2" 基于I-V特性分析檢測光伏組件熱斑故障

光伏發(fā)電系統(tǒng)在運行過程中，光伏組件會因多種原因而產(chǎn)生熱斑故障，并且需要根據(jù)具體的故障原因進行維護和處理，因此，針對不同的故障原因需要采取不同的檢測方法：

1）如果光伏組件表面出現(xiàn)比較細小的裂紋，需要通過I-V特性曲線檢測其電性能變化，并采用電致發(fā)光（EL）檢測裝置進行檢測，進一步判斷裂紋位置。

2）光伏組件由于工作時間過長導致其輸出功率下降，需要通過降低安裝過程中或生產(chǎn)過程中工藝問題的發(fā)生率，并通過I-V特性曲線進行進一步檢測。

3）光伏組件由于遮擋產(chǎn)生的熱斑故障，需要判斷光伏組件表面是否有覆蓋物、陰影遮擋，通過I-V曲線識別熱斑故障。

本文僅針對第3種故障產(chǎn)生原因進行仿真模擬。

3" 遮擋產(chǎn)生的光伏組件熱斑故障仿真分析

3.1" 仿真模型

在多數(shù)情況下，光伏組件由于其中的1片或多片太陽電池損壞或受阻產(chǎn)生熱斑時，其短路電流小于所連接的串聯(lián)電路的工作電流。此外，電壓處于反向偏置狀態(tài)會導致電流通過損壞的太陽電池逆向流動，從而增加光伏組件的能耗，并可能加劇熱斑的形成，存在熱斑的光伏組件的溫度要比正常工作的光伏組件的高許多。在并聯(lián)電路中，當單片太陽電池被阻斷時，流經(jīng)此處的電流增大，導致電壓增大。

實驗以Matlab/Simulink仿真平臺搭建光伏組件仿真模型，具體為：4片太陽電池串聯(lián)成1串電池子串，3串太陽電池子串并聯(lián)成1塊光伏組件正常運行時的光伏組件模型，如圖2a所示；通過遮擋，改變電路中1片太陽電池表面的太陽輻照量，模擬熱斑故障，如圖2b所示，并測量電性能參數(shù)輸出。通過仿真模型測得的I-V曲線特征變化判斷熱斑故障的發(fā)生情況。

3.2" 仿真結(jié)果分析

設定光伏組件實驗條件為：環(huán)境溫度為25 ℃，太陽輻照度為1000 W/m2。

測得正常運行和存在熱斑故障的光伏組件的電氣特性曲線，分別如圖3、圖4所示。

由圖3、圖4可以看出：存在熱斑故障的光伏組件的P-V、I-V特性曲線均呈現(xiàn)多峰特性，輸出功率比正常運行光伏組件的輸出功率低。導致P-V曲線有兩個不同的峰值點的原因為：1） 當被遮擋的太陽電池在第1個峰值點處運行時，會產(chǎn)生較大的工作電壓，集中在故障點的兩側(cè)；光伏

組件的電路中產(chǎn)生與短路電流值相似的電流值，此時太陽電池仍在工作，內(nèi)部產(chǎn)生大量熱量，導致光伏組件產(chǎn)生熱斑效應。2） 當被遮擋的太陽電池運行到第2個峰值點附近時，會丟失一部分電力，但是丟失的電力會均等分配給該光伏組件中的其他太陽電池，故障電路中流動的電流不大，所以此時太陽電池的溫度不會上升，不會產(chǎn)生熱斑效應。

為進一步驗證遮擋率對光伏組件產(chǎn)生熱斑故障的影響，對光伏組件表面進行不同程度的遮擋，測得不同遮擋率下光伏組件的電氣特性曲線如圖5所示。

由圖5可以看出：在無遮擋時，光伏組件的I-V、P-V特性曲線均僅有1個峰值點，但隨著遮擋率變高，透光量減少，兩種特性曲線的峰值點均增加，整體的輸出性能曲線也從單峰特性向雙峰特性或多峰特性變化。由于存在不能在最大功率點工作的太陽電池，光伏組件整體的輸出功率顯著降低。當環(huán)境溫度不變時，隨著太陽輻照量的降低，光伏組件產(chǎn)生的電流減少，對電壓的影響也變少。最大輸出功率與太陽輻照量的變化一致，則輸出功率隨著太陽輻照量的降低而降低。

4" 結(jié)論

本文根據(jù)對光伏發(fā)電系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)和運行情況的分析，明確了光伏組件熱斑故障的形成機制和主要原因，利用Matlab/Simulink仿真平臺進行模擬試驗，對光伏組件特性曲線進行分析，利用曲線的特定特征來識別光伏組件熱斑故障。仿真試驗結(jié)果為：

1） 存在熱斑故障的光伏組件的P-V、I-V特性曲線均呈現(xiàn)多峰現(xiàn)象，輸出功率比正常運行光伏組件的輸出功率低；

2） 隨著光伏組件表面的遮擋率變高，光伏組件的I-V、P-V特性曲線均從單峰特性向雙峰特性或多峰特性變化；隨著太陽輻照量的降低，光伏組件的輸出電流和輸出功率均降低。

[參考文獻]

[1] 易輝，宋遠大. 一種基于完全鄰域保持嵌入的光伏組件熱斑故障診斷方法：CN115455730B[P]. 2023-06-20.

[2] 夏之秋，魏子麒，王春鵬，等. 一種基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的光伏電站故障診斷方法：CN115296615A[P]. 2022-11-04.

[3] 高杰，周晨澤，陳露露，等. 基于可見光和熱紅外的光伏組件熱斑聯(lián)合檢測系統(tǒng)及方法：CN115147384A[P]. 2022-10-04.

[4] 沈佳林，顧志偉，衛(wèi)東，等. 一種光伏組件的熱斑故障診斷方法：CN115146441A[P]. 2022-10-04.

[5] 王艷，申宗旺，趙洪山，等. 基于改進CNN-SVM的光伏組件紅外圖像故障診斷方法[J/OL]. 華北電力大學學報（自然科學版），2022：1-8 [2022-08-02]. https：//kns.cnki.net/kcms2/article/abstract？v=yqeyU9EK6jROfZRo5f8pM30xvQO7zVQ-wBqR1kMOSFOS7SKUQSO7PW6WALaWImAvOVHCdyW1EtfyS-Uj1llvQc0xjQNT-6gtYK6azRHHlq21LrZWePOV0YjnJBWkd-KjxkmpvvTNGss=amp;uniplatform=NZKPTamp;language=CHS.

[6] 馬銘遙，張志祥，云平，等. 一種光伏組件故障診斷方法及裝置：CN112886924B[P]. 2022-05-24.

[7] 衛(wèi)東，顧鑫磊，高劍，等. 一種光伏組件熱斑故障診斷方法：CN114499409A[P]. 2022-05-13.

[8] 易輝，曾德山，蔣尚俊，等. 一種基于典型相關(guān)分析特征提取的Fisher光伏組件熱斑診斷方法和系統(tǒng)：CN114139614B[P]. 2022-09-23.

[9] 張杰，易輝，王遠鳴，等. 基于局部保持投影的光伏組件熱斑故障診斷[J]. 計算機應用與軟件，2021，38（11）：49-55.

[10] 馬銘遙，張志祥，劉恒，等. 基于I-V特性分析的晶硅光伏組件故障診斷[J]. 太陽能學報，2021，42（6）：130-137.

[11] MELLIT A，TINA G M，KALOGIROU S A. Fault detection and diagnosis methods for photovoltaic systems：A review[J]. Renewable and sustainable energy reviews，2018，91：1-17.

HOT SPOT FAULT DETECTION OF PV MODULES BASED ON ELETRLCAL CHARACTERISTIC ANALYSIS

Zeng Yi ，Li Ning，Wang Hanbing，Xu Zhikang，Yan Haigang，Wang Huifang

（Yiwu Jingao Solar Technology Co.，Ltd，Yiwu 322000，China）

Abstract：With the rapid development of PV power generation，hot spot fault has gradually attracted attention because of its serious impact on the performance and life of PV modules. Based on the analysis of the composition and operation of PV power generation systems，this paper uses the Matlab/Simulink simulation platform to deduce the simulation model of PV module with hot spot fault based on the simulation model of normal running PV module. The difference between the characteristic curves of the two was compared through experiments，and the electrical characteristic curves of PV modules under different occlusion rates are measured，obtain a method for identifying hot spot faults in PV modules using specific features of electrical characteristic curves. The research results show that：1） The electrical characteristic curve of the PV module with hot spot fault shows multi-peak phenomenon，and the output power is lower than that of the normal operation PV module. 2） When the ambient temperature is constant，with the increase of the occlusion rate，the overall output performance of the PV module also changes from single-peak characteristics to donble-peak characteristics or multi-peak characteristics. With the decrease of solar irradiance，the output current andontput power of the PV module decrease.

Keywords：I-V characteristics；PV module；P-V characteristics；hot spot；fault detection