CN107395119A - 一种光伏阵列的故障定位方法 - Google Patents
一种光伏阵列的故障定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107395119A CN107395119A CN201710699524.8A CN201710699524A CN107395119A CN 107395119 A CN107395119 A CN 107395119A CN 201710699524 A CN201710699524 A CN 201710699524A CN 107395119 A CN107395119 A CN 107395119A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- photovoltaic
- mppt
- road
- diode
- module
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 7
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims description 3
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 claims 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims 1
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 1
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 1
- 210000003127 knee Anatomy 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000013082 photovoltaic technology Methods 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
- H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
Landscapes
- Photovoltaic Devices (AREA)
Abstract
一种光伏阵列的故障定位方法,特征是根据各路输出功率的异常变化来初步对光伏阵列进行故障诊断,针对出现局部阴影遮挡或热斑现象的光伏组串进行故障定位,故障定位过程通过调节M次光伏阵列的输出电压,结合光伏阵列中旁路二极管的导通状态变化,确定出现故障的支路,并根据二极管导通的顺序确定光伏阵列中阴影遮挡或热斑现象的程度及出现阴影遮挡或热斑现象的光伏组件的具体位置。
Description
技术领域:
本发明涉及光伏发电技术领域,具体来说,本发明涉及一种光伏阵列的故障定位方法。
背景技术:
社会的快速发展和经济的飞速增长使得世界各国对能源的需求日益增加,然而传统的化石能源在无止境的开采下却面临着枯竭的危险,人们迫切希望能用一种可再生的清洁新能源来替代储量有限,污染严重的传统化石能源。太阳能作为一种无污染的可再生能源,是国际社会公认的替代能源。
随着太阳能光伏发电的迅速发展,如何对工作中的太阳能电池进行检测与监控成为了一个不容忽视的问题。因为太阳能电池生产过程中微小得瑕疵都将影响太阳能电池的使用寿命。光伏组件的平均寿命为至年,但实际应用中由于组件封装工艺等原因,当组件运行八至十年后,局部区域因为气孔的渗入或扩散而老化,这将使得组件中的部分电池损坏。此外,当组件受到局部阴影遮挡时,光电转换效率会严重受到影响,被遮挡的光伏电池会成为电路中的负载,并以热量形式消耗功率,出现“热斑现象”,长时间的热量积累会对光伏电池板造成永久损坏,随着大规模光伏技术的应用和推广,如何对光伏系统中光伏电池的工作状态进行在线分析,及时地发现定位出故障点并排除故障,将是一件十分有意义的工作。
发明内容:
本发明所解决的问题是光伏阵列在出现局部阴影遮挡及热斑现象等失配情况下进行故障诊断及提供一种光伏阵列的故障诊断及定位方法,涉及一种光伏阵列及逆变器的连接拓扑,其中光伏阵列有N条支路,每条支路含M块串联光伏组件;每n条支路接入一个MPPT功能模块且每条支路串联一个隔离二极管;每条支路中的m块串联光伏组件反向并联一个旁路二极管且串联安装一个电流检测装置;同在一个MPPT模块中的n条支路的电流检测装置接入同一个故障诊断定位模块;MPPT功能模块集成在逆变器的DC/DC电路中;光伏阵列输出接入逆变器,经汇流后并入公共电网,故障诊断及定位方法的特征是根据各路输出功率的异常变化来初步对光伏阵列进行故障诊断,针对出现局部阴影遮挡或热斑现象的光伏组串进行故障定位,故障定位过程通过调节M次光伏阵列的输出电压,结合光伏阵列中旁路二极管的导通状态变化,确定故障的具体位置和阴影遮挡或热斑现象的程度,设计一种故障诊断方法包括步骤:
I.对逆变器中的i个MPPT模块编号,MPPT1,MPPT2,MPPT3...MPPTi,对同在一个MPPT模块的n串光伏组串中的电流检测装置进行编号,分别定义为D11,D12,D13...DnM;
II.检测各路MPPT模块输出功率P1,P2,P3...Pi;计算功率平均值分别比较P1,P2,P3...Pi与
若各路MPPT模块输出功率均不低于且与相似环境条件的历史数据比较基本一致,则表明整个光伏阵列无故障,记录环境条件数据和对应环境条件下的
若各路MPPT模块输出功率均不低于且与相似环境条件的历史数据比较有明显差别,则表明光伏阵列受到大面积均匀污染;
若某路MPPTx模块输出功率低于且与相似环境条件的历史数据比较基本一致,则定义此路为故障路,执行故障定位步骤如下:
A.检测故障路开路电压Uoc,计算每个旁路二极管下的光伏组件的端电压
B.控制故障路MPPTx所在的DC/DC电路,调节此故障路的输出电压至α*U,(uoc为铭牌提供的单个光伏组件标准测试条件下开路电压,um为单个光伏组件标准测试条件下最大功率点处电压),检测光伏组串中旁路二极管Dx1,Dx2,Dx3...DxM的导通状态,记录存储,此时截至状态的二极管下的光伏组件为正常工作状态;
C.控制故障路MPPTx所在的DC/DC电路,调节此故障路的输出电压至U,检测光伏组串中旁路二极管Dx1,Dx2,Dx3...DxM的导通状态,记录存储,与步骤A记录的旁路二极管状态相比较:
若存在Dxy1[y1,y2...yK∈(1,2,3...M)]由导通状态变为截至状态,则判定Dxy1下的光伏组件发生局部阴影遮挡或热斑现象,记录Dxy1,并执行步骤D;
若步骤B与步骤C所记录的旁路二极管导通状态相同,则直接执行步骤D;
D.控制故障路MPPTx所在的DC/DC电路,调节此路的输出电压依次至2*U,3*U,4*U...(M-1)*U,检测光伏组串中旁路二极管Dx1,Dx2,Dx3...DxM的导通状态,记录存储,与上一次所记录的二极管状态比较,根据步骤C的判定依次记录二极管状态由导通变为截至的二极管编号:Dxy1,Dxy2,Dxy3...DxyK;
E.由步骤D的记录结果可得Dxy1,Dxy2,Dxy3...DxyK二极管下的光伏组件发生局部阴影遮挡或热斑现象,且阴影遮挡或热斑现象的程度由小到大;
F.诊断定位结束后,上传故障诊断结果及故障定位区域;
G.故障确认并复位后,重启算法。
附图说明:
图1为光伏阵列及逆变器连接拓扑图。
图2为不同工作状态下四串光伏组件输出P-U仿真曲线对比图。
图3为在不同局部遮挡情况下四块串联光伏组件输出仿真曲线图。
图4为本发明流程图。
具体实施方式:
以下结合附图及实施例对本发明做进一步描述。应当理解的是,此处所描述的实施方式仅用于说明和解释本发明,因此不应以此具体实施例的内容限制本发明的保护范围。
图1为光伏阵列及逆变器连接拓扑图,其中光伏阵列有N条支路,每条支路含M块串联光伏组件;每n条支路接入一个MPPT功能模块且每条支路串联一个隔离二极管;每条支路中的m块串联光伏组件反向并联一个旁路二极管且串联安装一个电流检测装置;同在一个MPPT模块中的n条支路的电流检测装置接入同一个故障诊断定位模块;MPPT功能模块集成在逆变器的DC/DC电路中;光伏阵列输出接入逆变器,经汇流后并入公共电网。
图2为本发明一个实施例的太阳能光伏组件的结构示意图。需要注意的是,这些以及后续其他的附图均仅作为示例,其并非是按照等比例的条件绘制的,并且不应该以此作为对本发明实际要求的保护范围构成限制,图2为4×4光伏阵列在不同状态下的输出P-U曲线仿真图,4×4光伏阵列指4块光伏组件串联,4串光伏组件并联,光伏组件为100W光伏组件,标准测试条件下,即光强为1000W/m2,温度为25℃条件下,开路电压、短路电流、最大功率点处电压值和电流值分别为21.6V、6.06A、18.17V和5.51A,图2中的P4曲线为光伏组串4正常工作状态下的P-U曲线,P1为光伏组串1受到大面积均匀污染状态下的P-U曲线,P2和P3曲线分别为光伏组串2及光伏组串3中有两块和三块光伏组件受到阴影遮挡状态下的P-U曲线,由图中曲线根据各路输出功率的异常变化来初步对光伏阵列进行故障诊断。
以一个由四块光伏组件串联组成的光伏组串为例,仿真得到四块光伏组件阴影遮挡状态下的P-U曲线,I-U曲线及旁路二极管电流曲线,I11、I12、I13、I14分别表示旁路二极管D1-D4上流通的电流值,当旁路二极管导通时,二极管电流会出现正值。如图3所示,四块串联光伏组件中有三块光伏组件收到不同程度的阴影遮挡,其中光伏组件1无阴影遮挡,阴影遮挡程度由小到大依次为:光伏组件4<光伏组件3<光伏组件2;由图中可以看出P-U曲线出现四个峰值,I-U曲线出现四个膝型下降趋势,而旁路二极管会依次出现由导通到截至的状态,P-U曲线的四个波谷点位置恰好是旁路二极管状态改变的时刻。如图中所示:第一个局部峰值点处D2、D3、D4导通,D1截至,此时只有光伏组件1正常工作,光伏组件2、3、4作为负载消耗功率;第一个波谷位置是二极管D4由导通状态变为截至状态,光伏组件4由负载变为正常工作状态,光伏组件2、3仍然作为负载消耗功率;第二个波谷位置是二极管D3由导通状态变为截至状态,光伏组件3由负载变为正常工作状态;第三个波谷位置是二极管D2由导通状态变为截至状态,光伏组件2由负载变为正常工作状态;当电路以小电流输出时,所有二极管处于截至状态,光伏组件1、2、3、4正常工作。
总体来讲,可以通过由大到小调节输出电流,检测各旁路二极管上的电流值来判断二极管工作状态是否由导通状态变为截至状态,以此来判断各光伏组件受阴影遮挡程度,并根据二极管编号对出现阴影遮挡的光伏组件进行定位,并能得到阴影遮挡的光伏组件的程度大小。以一个4串,每串4块光伏组件的光伏阵列为例详细说明故障诊断及故障定位方法:如图4流程图所示,首先对逆变器中的4个MPPT模块编号,MPPT1,MPPT2,MPPT3...MPPT4,对同在一个MPPT模块的4串光伏组串中的电流检测装置进行编号,分别定义为D11,D12,D13...D44;然后检测各路MPPT模块输出功率P1,P2,P3...P4;计算功率平均值分别比较P1,P2,P3...P4与
若各路MPPT模块输出功率均不低于且与相似环境条件的历史数据比较基本一致,则表明整个光伏阵列无故障,记录环境条件数据(环境温度及辐照度)和对应环境条件下的
若各路MPPT模块输出功率均不低于且与相似环境条件的历史数据比较有明显差别,则表明光伏阵列受到大面积均匀污染;
若某路MPPTx模块输出功率低于且与相似环境条件的历史数据比较基本一致,则定义此路为故障路,执行故障定位步骤如下:首先检测故障路开路电压Uoc,计算每个旁路二极管下的光伏组件的端电压然后控制故障路MPPTx所在的DC/DC电路,调节此故障路的输出电压至α*U,(uoc为铭牌提供的单个光伏组件标准测试条件下开路电压,um为单个光伏组件标准测试条件下最大功率点处电压),检测光伏组串中旁路二极管Dx1,Dx2,Dx3...DxM的导通状态,记录存储,此时截至状态的二极管下的光伏组件为正常工作状态;控制故障路MPPTx所在的DC/DC电路,调节此故障路的输出电压至U,检测光伏组串中旁路二极管Dx1,Dx2,Dx3...DxM的导通状态,记录存储,与步骤A记录的旁路二极管状态相比较:
若存在Dxy1[y1,y2...yK∈(1,2,3...M)]由导通状态变为截至状态,则判定Dxy1下的光伏组件发生局部阴影遮挡或热斑现象,记录Dxy1,并执行下一步;
若步骤B与步骤C所记录的旁路二极管导通状态相同,则直接执行下一步;控制故障路MPPTx所在的DC/DC电路,调节此路的输出电压依次至2*U,3*U,4*U...(M-1)*U,检测光伏组串中旁路二极管Dx1,Dx2,Dx3...DxM的导通状态,记录存储,与上一次所记录的二极管状态比较,根据步骤C的判定依次记录二极管状态由导通变为截至的二极管编号:Dxy1,Dxy2,Dxy3...DxyK;由上一步的记录结果可得Dxy1,Dxy2,Dxy3...DxyK二极管下的光伏组件发生局部阴影遮挡或热斑现象,且阴影遮挡或热斑现象的程度由小到大诊断定位结束后,上传故障诊断结果及故障定位信息,故障确认并复位后算法重启进行新一轮故障检测定位。
Claims (2)
1.一种光伏阵列的故障定位方法,其特征在于涉及一种光伏阵列及逆变器的连接拓扑,其中光伏阵列有N条支路,每条支路含M块串联光伏组件;每n条支路接入一个MPPT功能模块且每条支路串联一个隔离二极管;每条支路中的m块串联光伏组件反向并联一个旁路二极管且串联安装一个电流检测装置;同在一个MPPT模块中的n条支路的电流检测装置接入同一个故障诊断定位模块;MPPT功能模块集成在逆变器的DC/DC电路中;光伏阵列输出接入逆变器,经汇流后并入公共电网,故障诊断及定位方法的特征是根据各路输出功率的异常变化来初步对光伏阵列进行故障诊断,针对出现局部阴影遮挡或热斑现象的光伏组串进行故障定位,故障定位过程通过调节M次光伏阵列的输出电压,结合光伏阵列中旁路二极管的导通状态变化,确定故障的具体位置和阴影遮挡或热斑现象的程度,以上所述的一种故障诊断方法包括步骤:
I.对逆变器中的i个MPPT模块编号,MPPT1,MPPT2,MPPT3...MPPTi,对同在一个MPPT模块的n串光伏组串中的电流检测装置进行编号,分别定义为D11,D12,D13...DnM;
II.检测各路MPPT模块输出功率P1,P2,P3...Pi;计算功率平均值检测环境温度及当前光照强度,记录环境条件数据(环境温度T,光照强度S)和对应环境条件下的分别比较P1,P2,P3...Pi与
若各路MPPT模块输出功率均不低于比较与相似环境条件的历史数据若差值低于5%,则表明整个光伏阵列无故障,记录环境条件数据和对应环境条件下的若与相似环境条件的历史数据比较有明显差别,则表明光伏阵列受到大面积均匀污染;
若某路MPPTx模块输出功率低于且与相似环境条件的历史数据比较基本一致,则定义此路为故障路,执行故障定位步骤。
2.根据权利要求1所述的一种光伏阵列的故障定位方法,其特征在于,所述的故障定位方法包括以下步骤:
A.检测故障路开路电压Uoc,计算每个旁路二极管下的光伏组件的端电压
B.控制故障路MPPTx所在的DC/DC电路,调节此故障路的输出电压至α*U,为铭牌提供的单个光伏组件标准测试条件下开路电压,um为单个光伏组件标准测试条件下最大功率点处电压),检测光伏组串中旁路二极管Dx1,Dx2,Dx3...DxM的导通状态,记录存储,此时截至状态的二极管下的光伏组件为正常工作状态;
C.控制故障路MPPTx所在的DC/DC电路,调节此故障路的输出电压至U,检测光伏组串中旁路二极管Dx1,Dx2,Dx3...DxM的导通状态,记录存储,与步骤A记录的旁路二极管状态相比较:
若存在Dxy1[y1,y2...yK∈(1,2,3...M)]由导通状态变为截至状态,则判定Dxy1下的光伏组件发生局部阴影遮挡或热斑现象,记录Dxy1,并执行步骤D;
若步骤B与步骤C所记录的旁路二极管导通状态相同,则直接执行步骤D;
D.控制故障路MPPTx所在的DC/DC电路,调节此路的输出电压依次至2*U,3*U,4*U...(M-1)*U,检测光伏组串中旁路二极管Dx1,Dx2,Dx3...DxM的导通状态,记录存储,与上一次所记录的二极管状态比较,根据步骤C的判定依次记录二极管状态由导通变为截至的二极管编号:Dxy1,Dxy2,Dxy3...DxyK;
E.由步骤D的记录结果可得Dxy1,Dxy2,Dxy3...DxyK二极管下的光伏组件发生局部阴影遮挡或热斑现象,且阴影遮挡或热斑现象的程度由小到大;
F.诊断定位结束后,上传故障诊断结果及故障定位区域;
G.故障确认并复位后,重启算法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710699524.8A CN107395119B (zh) | 2017-08-11 | 2017-08-11 | 一种光伏阵列的故障定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710699524.8A CN107395119B (zh) | 2017-08-11 | 2017-08-11 | 一种光伏阵列的故障定位方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107395119A true CN107395119A (zh) | 2017-11-24 |
CN107395119B CN107395119B (zh) | 2019-03-26 |
Family
ID=60352476
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710699524.8A Expired - Fee Related CN107395119B (zh) | 2017-08-11 | 2017-08-11 | 一种光伏阵列的故障定位方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107395119B (zh) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108306615A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-07-20 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种用于光伏阵列故障类型诊断的方法及系统 |
CN108627732A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-10-09 | 重庆邮电大学 | 一种基于交叉电压检测的光伏电池板故障诊断方法 |
CN108921302A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-11-30 | 积成能源有限公司 | 分布式光伏电站的杂草遮挡诊断及故障排除判定方法 |
CN110244117A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-09-17 | 江苏康博光伏电力科技有限公司 | 一种光伏电站的光伏面板工况监测方法 |
CN110768629A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-07 | 合肥工业大学 | 包含故障判别的光伏阵列电压与电流传感器的优化布设方法 |
CN111402078A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-07-10 | 合肥阳光新能源科技有限公司 | 光伏组串的诊断方法、装置及控制器 |
CN112886924A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-06-01 | 阳光电源股份有限公司 | 一种光伏组件故障诊断方法及装置 |
CN113612444A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-11-05 | 阳光新能源开发有限公司 | 一种光伏组件的遮挡诊断方法 |
CN117040443A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-11-10 | 天宇正清科技有限公司 | 一种光伏预警方法及电子设备及存储介质 |
WO2023216558A1 (zh) * | 2022-05-12 | 2023-11-16 | 深圳市正浩创新科技股份有限公司 | 光伏组件自检方法、电子设备及储能设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102158094A (zh) * | 2011-05-17 | 2011-08-17 | 河北工业大学 | 一种光伏发电dc-dc变换器及其控制方法 |
CN103729685A (zh) * | 2013-12-02 | 2014-04-16 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 基于改进rbf神经网络的光伏电站群区域功率预测方法 |
US20140278163A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Gigawatt, Inc. | Distributed solar power generation and monitoring system |
CN105577116A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-05-11 | 江苏省电力公司电力科学研究院 | 基于光伏发电数据分析的异常及故障定位方法 |
JP2016123170A (ja) * | 2014-12-24 | 2016-07-07 | 中国電力株式会社 | 予測装置 |
-
2017
- 2017-08-11 CN CN201710699524.8A patent/CN107395119B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102158094A (zh) * | 2011-05-17 | 2011-08-17 | 河北工业大学 | 一种光伏发电dc-dc变换器及其控制方法 |
US20140278163A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Gigawatt, Inc. | Distributed solar power generation and monitoring system |
CN103729685A (zh) * | 2013-12-02 | 2014-04-16 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 基于改进rbf神经网络的光伏电站群区域功率预测方法 |
JP2016123170A (ja) * | 2014-12-24 | 2016-07-07 | 中国電力株式会社 | 予測装置 |
CN105577116A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-05-11 | 江苏省电力公司电力科学研究院 | 基于光伏发电数据分析的异常及故障定位方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
卫东 等.: "太阳能光伏输出特性最大功率点计算与模型参数求解", 《中国电机工程学报》 * |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108306615A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-07-20 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种用于光伏阵列故障类型诊断的方法及系统 |
CN108921302A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-11-30 | 积成能源有限公司 | 分布式光伏电站的杂草遮挡诊断及故障排除判定方法 |
CN108921302B (zh) * | 2018-05-10 | 2021-07-16 | 积成能源有限公司 | 分布式光伏电站的杂草遮挡诊断及故障排除判定方法 |
CN108627732A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-10-09 | 重庆邮电大学 | 一种基于交叉电压检测的光伏电池板故障诊断方法 |
CN110244117A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-09-17 | 江苏康博光伏电力科技有限公司 | 一种光伏电站的光伏面板工况监测方法 |
CN110768629B (zh) * | 2019-11-13 | 2021-05-04 | 合肥工业大学 | 包含故障判别的光伏阵列电压与电流传感器的优化布设方法 |
CN110768629A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-07 | 合肥工业大学 | 包含故障判别的光伏阵列电压与电流传感器的优化布设方法 |
CN111402078A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-07-10 | 合肥阳光新能源科技有限公司 | 光伏组串的诊断方法、装置及控制器 |
CN111402078B (zh) * | 2020-03-11 | 2023-06-30 | 阳光新能源开发股份有限公司 | 光伏组串的诊断方法、装置及控制器 |
CN112886924A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-06-01 | 阳光电源股份有限公司 | 一种光伏组件故障诊断方法及装置 |
CN112886924B (zh) * | 2021-01-19 | 2022-05-24 | 阳光电源股份有限公司 | 一种光伏组件故障诊断方法及装置 |
CN113612444A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-11-05 | 阳光新能源开发有限公司 | 一种光伏组件的遮挡诊断方法 |
WO2023216558A1 (zh) * | 2022-05-12 | 2023-11-16 | 深圳市正浩创新科技股份有限公司 | 光伏组件自检方法、电子设备及储能设备 |
CN117040443A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-11-10 | 天宇正清科技有限公司 | 一种光伏预警方法及电子设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107395119B (zh) | 2019-03-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107395119B (zh) | 一种光伏阵列的故障定位方法 | |
Jha et al. | A detailed comparative analysis of different photovoltaic array configurations under partial shading conditions | |
Houssein et al. | Monitoring and fault diagnosis of photovoltaic panels | |
Pei et al. | A fault locating method for PV arrays based on improved voltage sensor placement | |
Nehme et al. | Analysis and characterization of faults in PV panels | |
Chen et al. | A novel fault diagnosis method of PV based-on power loss and IV characteristics | |
Djalab et al. | Robust method for diagnosis and detection of faults in photovoltaic systems using artificial neural networks | |
Pei et al. | Module block fault locating strategy for large-scale photovoltaic arrays | |
Zaki et al. | Detection and localization the open and short circuit faults in PV system: A MILP approach | |
Dhimish et al. | Recovery of photovoltaic potential-induced degradation utilizing automatic indirect voltage source | |
Raeisi et al. | A novel experimental and approach of diagnosis, partial shading, and fault detection for domestic purposes photovoltaic system using data exchange of adjacent panels | |
Lodhi et al. | Performance evaluation of faults in a photovoltaic array based on VI and VP characteristic curve | |
Compaore et al. | Analysis of the impact of faults in a photovoltaic generator | |
Al-katheri et al. | Artificial neural network application for faults detection in PV systems | |
Omer et al. | Large scale photovoltaic array fault diagnosis for optimized solar cell parameters extracted by heuristic evolutionary algorithm | |
JP7077453B1 (ja) | 異常太陽電池モジュールの探索方法及び異常太陽電池モジュールの探索装置 | |
Aboelmagd et al. | Failure Analysis in Photovoltaic Power Systems Using an Artificial Neural Network | |
Gomathy et al. | Automatic monitoring and fault identification of photovoltaic system by wireless sensors | |
Gökgöz et al. | Investigation of failures during commissioning and operation in photovoltaic power systems | |
Dhoundiyal et al. | Fault detection and classification in solar photovoltaic array | |
Halwani et al. | A Robust Method for Diagnosis and Localization of Faults in Photovoltaic Panel Strings and Bypass Diodes | |
Zhao et al. | Fault Monitoring Strategy for PV System Based on IV Feature Library | |
Sonawane et al. | A comprehensive review of fault detection & diagnosis in photovoltaic systems | |
Brindha et al. | Artificial Neural Network Based Fault Diagnosing System | |
Zulu et al. | Identification of PV Fault Classes Using Intelligent Method KNN (K-Nearest Neighbours) |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Wei Dong Inventor after: Chang Yawen Inventor after: Zang Jiankang Inventor after: Cai Hui Inventor after: Zhou Hangxia Inventor before: Wei Dong Inventor before: Chang Yawen Inventor before: Zang Jiankang |
|
CB03 | Change of inventor or designer information | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20190326 Termination date: 20210811 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |