光伏发电组件在线监测与故障诊断系统研制

光伏发电组件在线监测与故障诊断系统研制

光伏发电组件是光伏发电系统实现光-电转换的关键部件，其理论使用寿命可达20～25年，但受材质、工艺控制、气候环境等因素影响，运行中的光伏组件不可避免地会出现一些性能异常或故障，若这些故障得不到及时发现与清除，将会直接对整套光伏发电系统的正常运行产生不良影响，严重时会导致火灾等毁灭性灾害事件。国内外学者针对光伏组件的故障诊断进行了广泛研究，提出了红外图像分析法、多传感器检测法、对地电容测量法和时域反射分析法等多种方法。红外图像分析法和多传感器检测法可以实现在线检测，但成本高、投资大;对地电容测量法和时域反射分析法只适用于离线应用。

标签：光伏组件;故障诊断;峰值功率;开路电压

引言

光伏发电具有设计安装容易、地域限制小、扩容性强、噪声低以及寿命长等特点，日益成为新能源发电的主要形式之一。现阶段，光伏发电系统中光伏组件所占投资比重仍较大，约占总造价40%左右。通常，光伏组件的设计寿命约为25年，然而由于其长期工作在比较恶劣的环境中，各种故障情况难以避免，使得实际使用寿命大为降低。一旦光伏组件发生运行故障，直接危害是损坏组件本身，降低发电效率。

1光伏发电组件基本认识

1.1光伏发电基本原理

光伏发电是利用半导体P-N结的光生伏特效应将光能直接转变为电能。太阳光照在半导体P-N结上，形成新的空穴-电子对，在P-N结电场的作用下，空穴由N区流向P区，电子由P区流向N区，接通电路后就形成电流。

1.2光伏电池等效模型

半导体光生伏特效应的光电转换过程具有复杂非线性特征，从内部等效参数与外部电气特性两方面对光伏电池进行了简化描述。

2故障分析与规律综合

光伏发电系统常工作在较恶劣的室外环境中，如沙漠、山顶或屋顶等，因此难免会发生各种故障，其中短路和异常老化是2种比较常见的故障。造成短路故障的原因有：由老化、振动、磨损导致的机械故障;暴露在紫外线和过电压（雷电）下而产生的外壳老化及电弧毁坏了绝缘线路，造成绝缘失效;绝缘网格没有对齐;在金属平面上的介质涂层有空洞和污渍;在铜箔互连处有腐蚀现象存在;绝缘体与电池之间存在错位;电池与金属基板之间形成短路;安装不规范导致电池之

间的短路。短路故障通常会带来灾难性的后果，因为短路故障的存在使得电弧产生的可能性变大，同时可能使整个组件产生的功率都消耗在故障点，导致故障部分过热而损坏。短路故障也会使得组件输出功率下降，从而影响整个光伏系统的发电效率。导致组件异常老化的原因也有很多，主要有：乙烯醋酸乙烯共聚物（ethylene-vinylacetatecopolymer，EV A）材料的老化或玻璃和电池之间粘合剂失效，使组件表面颜色呈现黄褐色，导致电池透光率下降，发电效率降低;组件不同层之间粘合物的失效导致出现分层现象，这通常会发生在聚合物包装与电池或电池与玻璃之间，分层现象的存在可能会导致当潮湿气体侵入时，组件内部的金属结构被腐蚀，組件内部电阻增加;EV A粘合剂只在一小块区域内失效，因为化学反应使气体发散，从而使这一区域形成气泡，这会导致输出功率的下降;在电池上一些微小的裂缝会增加内部电阻值，降低输出功率;在室外运行的组件会因为温度循环变化导致内部串联电阻阻值升高。由于这些原因而导致组件输出功率不可逆的大幅下降，产生异常老化故障，异常老化故障会导致光伏系统中运行的组件工作不匹配，严重影响光伏发电系统的输出，致使不能输出应有的功率。

3分布式在线监测系统设计

根据光伏发电系统规模的不同，实际应用的光伏组件数量从几只到数百、数千只不等。采用传统的集中式测控系统架构将面临检测线繁杂、安装维护困难等问题。该文设计采用分布式网络测控系统架构，每个光伏组件配置一台终端监测单元，可在光伏组件出厂前安装完成，构成智能化光伏组件。各光伏组件在应用现场可通过现场总线或无线自组织网络方式与相应监控主站或数据中心建立数据连接。

3.1光伏组件输出电压/电流采样电路

选用WHK-10LSP5穿心式霍尔电流互感器进行电流检测，一次额定电流10A;传感变送误差<1%。选用WHV-05AS5霍尔电压互感器进行电压检测;原、副边额定比为5mA/2V;精度<0.5%。2种霍尔互感器均采用单5V电源供电，信号调理用运算放大器型号为LM258。

3.2光照强度检测接口电路

选用BH1750FVI作为光照强度传感器，探测范围可扩展至0～100000lx，3.3V单电源供电，I2C数字接口。

3.3系统硬件设计

3.3.1选用STM32F103ZET6作为微控制器

STM32F103ZET6基于ARMCortex-M3内核，是一款32位的低功耗、高性能的微控制器。Cortex-M3采用Tail-Chaining中断技术，其中断处理完全基于硬件，实际应用中可减少70%的中断，降低45%的代码容量，具有应用广、引脚多、功能强的特点。同时，Cortex-M3处理器采用ARMv7-M架构，是一个可综

合、高度可配置的处理器;它采用哈佛结构，选择适合微控制器应用的三级流水线。性能可达1.25DMIPS/MHz，在具有32个物理中断的标准处理器上能够实现（0.13umMetro@50MHz），实现了0.06mW/MHz的突出能效比。

3.3.2光照强度传感器

光照强度传感器把采集的光照数据输送到处理器。系统采用BH1750FVI作为光照强度传感器。BH1750FVI是一种16位I2CBUS总线接口、不区分光源数字型环境光强度传感器集成电路，能够根据通过透光孔的光线强度变化调整输出的电平信号。BH1750FVI分辨率高，拥有接近视觉灵敏度的、具有光谱灵敏度特性的感光元件，搭配相关内置电路后可以探测较大范围（0lx～65535lx）的光强度变化。这种传感器最大的优点在于内置模数转换器，能将采集到的光强信号值转换成对应亮度的数字值输出，为后续数字信号的处理提供方便。BH1750的高集成度能够省掉使用光敏电阻时的模数转换电路，从而大大降低整体电路的复杂度。

BH1750FVI传感器的工作原理。当高精度光敏二极管（接近人眼反应的）PD探测到外部光照之后，在集成运算放大器的作用下，将PD电流转换成PD电压，由模数转换器转换成16位数字数据，然后通过逻辑和I2C界面进行数据处理和存储。OSC作为内部震荡器用来提供内部逻辑时钟，通过相应的指令操作即可读取内部存储的光照数据。

结语

光伏组件的运行状态受环境气候因素影响很大，难以直接利用标准条件下的性能参数为基准对运行中的光伏组件做出评价。该文选取光辐射强度及温度为参变量，研究提出了基于峰值功率基准值估计及开路电压基准值估计的光伏组件在线故障诊断方法及实现方案。该文方法具有安装方便、成本低廉等优点，将有力提升常规光伏组件的智能化水平。

参考文献

[1]宗宪爽.一种新的光伏阵列故障诊断方法[D].吉林：东北电力大学，2018.

[2]王元章，李智华，吴春华，等.基于BP神经网络的光伏组件在线故障诊断[J].电网技术，2013，37（08）：2094-2100.

[3]王元章，李智华，吴春华.一种四参数的光伏组件在线故障诊断方法[J].中国电机工程学报，2014，34（13）：2078-2087.