基于深度學習的分布式光伏故障診斷系統設計

北京京能科技有限公司，北京 100000

摘要：隨著分布式光伏發展，故障診斷需求凸顯。基于此，設計了一個基于深度學習的分布式光伏故障診斷系統，該系統通過數據采集、故障檢測、診斷分析及結果輸出等功能模塊，結合高性能硬件支撐，實現了對光伏系統的全面監測與智能診斷。系統測試結果表明，該系統能夠有效進行故障檢測和診斷分析，提高了故障診斷的準確率和效率。

關鍵詞：深度學習；分布式光伏；故障診斷；系統設計；測試

中圖分類號：TP181；TM615 文獻標識碼：A

0 引言

隨著全球能源需求的不斷增長和可再生能源技術的進步，分布式光伏發電系統因其環保、可再生、經濟效益高等特點，在全球范圍內得到了廣泛應用。然而，光伏系統在運行過程中會出現多種故障，如逆變器故障、組件損壞等，如果不及時診斷和處理，將嚴重影響系統的運行效率和壽命。因此，設計一個基于深度學習的分布式光伏故障診斷系統具有重要意義。

1 需求分析

分布式光伏系統的廣泛部署對故障診斷技術提出了迫切需求。傳統診斷方法在準確性和時效性上存在局限性，難以滿足系統高效運維的需要。系統需具備高效數據采集、智能故障識別、快速響應等功能，以提升分布式光伏系統的運行穩定性與維護效率。引入深度學習模型的系統能夠自動學習故障特征，優化診斷流程，為光伏電站的智能運維提供強有力的技術支持。

2 基于深度學習的分布式光伏故障診斷系統設計

2.1 整體架構設計

基于深度學習的分布式光伏故障診斷系統由功能設計和硬件設計兩個部分組成（圖1）。功能設計主要包括數據采集、故障檢測和診斷分析3個子功能。硬件設計則包含數據采集模塊、中央處理單元和存儲設備3個主要組件，其中數據采集模塊負責信號的獲取和初步處理；中央處理單元承擔任務調度和數據處理的核心工作；而存儲設備用于數據的傳輸和存儲。整個系統通過各模塊間的緊密協作，實現了對分布式光伏發電系統的全方位監控和故障診斷。

2.2 功能設計

2.2.1 數據采集功能

數據采集功能模塊包括數據采集、數據預處理、數據同步3個關鍵子功能項。首先，系統采用高性能的傳感器，如光電流傳感器、溫度傳感器和濕度傳感器，實時監測光伏板的電流、溫度和環境濕度等關鍵參數[1]。傳感器利用無線傳感器網絡與中央處理單元連接，確保數據的實時傳輸。其次，數據預處理子模塊利用數據清洗算法，去除噪聲和異常值，如使用滑動窗口濾波器消除噪聲信號，濾波后的數據yt計算公式：

式中，xi為原始數據點，n為窗口大小，t為時間。

最后，數據同步子模塊利用時間戳對齊不同傳感器的數據，數據存儲子模塊使用數據庫管理系統（如MySQL）存儲處理后的數據，便于后續分析和檢索。

2.2.2 故障檢測功能

故障檢測功能模塊負責實時監測光伏系統的運行狀態，及時發現潛在故障。該模塊包括實時監測、異常檢測、故障報警3個子功能項。實時監測子模塊讀取傳感器數據，持續跟蹤光伏系統的各項指標，如電流、電壓和溫度等。異常檢測子模塊采用深度學習模型，如卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN）和長短期記憶（long short-term memory，LSTM）網絡，這些模型可以對傳感器數據進行特征提取和模式識別[2]，損失函數L計算公式：

式中，yi為真實標簽，i為預測值，N為樣本數量。

故障報警子模塊以短信、郵件或應用程序推送等方式，及時告知運維人員相關的故障信息，確保快速響應。

2.2.3 診斷分析功能

診斷分析功能模塊包括故障定位、原因分析、數據關聯3個子功能項。故障定位子模塊利用故障檢測模塊提供的異常數據，結合地理信息系統（geographic information system，GIS）技術，精準定位故障發生的地理位置。原因分析子模塊采用因果推理算法，如貝葉斯網絡（Bayesian network），分析故障產生的根本原因，其計算公式：

式中，C為故障原因，E為觀測到的證據。

數據關聯子模塊負責查詢數據庫中的歷史故障記錄，識別故障模式和趨勢，輔助故障診斷[3]。

2.3 硬件設計

2.3.1 數據采集模塊

數據采集模塊采用了多種高性能硬件設備。電流傳感器選用型號為ACS712，其測量范圍可達到±30 A，精度為1.5%，能夠準確測量光伏系統中的電流變化。電壓傳感器采用HNV025A，測量范圍為0～1 000 V，精度為0.5%，確保對光伏系統電壓的精確監測。環境傳感器則使用BME280，可以同時測量溫度、濕度和氣壓等參數，溫度測量精度為±0.5℃，濕度精度為±3% RH。傳感器利用RS485通信接口與數據采集終端連接，數據采集終端采用STM32系列微控制器，能夠實時采集并初步處理傳感器數據。

2.3.2 中央處理單元

中央處理單元選用了NVIDIA Jetson Xavier NX開發板。它搭載了NVIDIA Carmel ARMv8.2 64位中央處理器（central processing unit，CPU），具有六核處理器，主頻高達1.43 GHz。其還配備了384個NVIDIA Volta 圖形處理器（graphics processing unit，GPU）核心，能夠提供強大的并行計算能力，滿足深度學習算法對計算資源的高要求。該開發板具有8 GB 128位LPDDR4x內存，能夠快速存儲和讀取數據。

2.3.3 存儲設備

存儲設備采用了三星970 EVO Plus固態硬盤，其容量為1 TB，順序讀取速度高達3 500 MB/s，順序寫入速度為3 300 MB/s。該固態硬盤具有高可靠性和耐用性，能夠快速存儲大量的光伏系統數據和診斷結果。為了防止數據丟失，還配備了一個容量為4 TB的西部數據外置硬盤作為備份存儲。在系統運行過程中，存儲設備負責存儲采集的數據、深度學習模型和診斷結果等信息，以便后續的查詢和分析[4]。

3 基于深度學習的分布式光伏故障診斷系統測試

3.1 測試環境

系統測試在模擬光伏電站運行的實驗室環境中執行，采用真實光伏板和逆變器模型。測試平臺基于NVIDIA Jetson Xavier NX開發板，配備1 TB三星970 EVO Plus 固態硬盤（solid state disk，SSD）和4 TB西部數據外置硬盤，使用Dell P2421D顯示器進行結果展示。系統軟件環境為Ubuntu 18.04，采用Python 3.7進行編程。測試數據來源于實驗室模擬的故障場景與歷史故障數據集，確保測試條件的全面性和真實性。

3.2 測試結果

3.2.1 功能測試

如表1所示，功能測試涵蓋了系統的所有關鍵功能，數據采集的完整性達到100.0%，確保了輸入數據的可靠。故障檢測準確率達到98.0%，有效識別了模擬的300次故障事件，其中僅6次誤報。診斷分析模塊對150種故障類型進行了準確歸因，準確率高達94.7%，僅8個案例分析出現偏差。報告生成時間穩定在3.2 s，滿足實時響應需求。

3.2.2 性能測試

性能測試結果（表2）顯示，系統實時平均響應時間為1.8 s，遠低于預期閾值（5 s）。在24 h連續運行測試中，CPU占用率穩定在34.5%，表明系統資源管理高效。10 GB數據讀寫測試中，存儲設備達到了3 200 MB/s的數據讀寫速度，確保了數據處理的流暢性。系統在性能方面表現優異，滿足了高效率和穩定性的要求。

4 結語

本文設計并實現了一個基于深度學習的分布式光伏故障診斷系統，有效提升了故障檢測的準確率和響應速度，但仍有提升空間。未來，可進一步改進數據采集模塊，提高數據質量；優化中央處理單元性能，加快診斷速度；完善顯示輸出，增強交互性；加強與其他領域合作，拓展系統應用，為分布式光伏產業持續健康發展提供更有力保障。

參考文獻

[1] 鮮恒超.分布式光伏發電系統的狀態監測及故障診斷[J].通訊世界，2024，31（6）：97-99.

[2] 姜侃.光伏發電系統故障診斷與恢復策略[J].大眾用電，2023，38（10）：50-51.

[3] 蔡斯源.分布式光伏發電系統的狀態監測及故障診斷分析[J].集成電路應用，2024，41（1）：126-127.

[4] 黃艷陽.整區屋頂分布式光伏發電系統巡檢方案分析[J].光源與照明，2022（12）：88-90.