光伏电站故障检测

光伏电站组成设备众多，主要包括光伏阵列、直流汇流箱、光伏并网逆变器、交流配电柜以升压变压器等设备。在众多的设备当中，光伏阵列和光伏并网逆变器是整个光伏电站的核心部件。其中光伏阵列的成本可占到整个光伏电站建设成本的40%-50%，且当光伏阵列出现故障后，使得光伏阵列输出功率下降，加速组件损坏，甚至引起火灾。而光伏逆变器虽然占整个光伏电站的总建设费用比例不高，但它却与电站的正常运行息息相关。光伏电站在运营过程中有三种常见的故障类型，即逆变器故障、交流输配电侧故障和直流输配电侧故障等，其中逆变器出现故障的次数比例达到60 。

目前光伏阵列的故障检测方法主要有红外图像检测法、电信号检测法、事件相关检测法和基于传感器检测法。]根据正常与故障的光伏电池组件在工作时存在一定温差，在光伏阵列前架设红外成像仪，通过红外图像处理提取故障特征来识别故障电池组件。电信号检测法，采用时域反射法(TimeDomain Reflectometry，通过向光伏电池组件中注入高频信号，然后根据反射信号的不同变化来进行光伏阵列的故障检测与定位。在基于事件相关法中，利用PSIM软件建立3KW的光伏阵列仿真模型，通过提取不同故障情况下的特征，利用可拓法的相关函数模型对光伏阵列故障进行诊断。在基于传感器的检测方法当中，利用图论的思想，将光伏组件之间的连线等效为权值边，提出覆盖每一个权值边的最优传感器配置的光伏阵列故障检测方法，通过改变阵列的工作电压使得阵列工作在不同的电压区域来检测光伏电池是否存在故障。改进光伏阵列的结构，并结合数据融合理论，对光伏阵列热斑故障进行了检测和定位 。

上述方法不同程度的存在一定的缺点和不足:红外图像检测法存在检测精度不高，设备费用大等缺点;基于电信号的检测方法也有自身的局限性，例如:时域反射法通过高频信号注入法进行光伏阵列的故障检测，此方法需要系统停止工作的情况下检测，难以做到在线监测，且对设备要求高，诊断精度有限;基于可拓法的光伏阵列故障诊断需要多种故障情况下阵列的输出数据，这在大规模的光伏阵列情况下几乎是不可能实现的。在基于传感器检测方法中，基于CTCT结构的故障检测方法所用传感器数量较多，检测结构难以在大规模光伏阵列应用中推广;而电压扫描法检测存在影响光伏阵列正常工作的缺点。

从能量转换的过程来说，大型光伏电站一般由直流系统(光伏阵列)、逆变系统和并网系统构成。而光伏电站的基本设备除了光伏阵列、光伏逆变器、升压变压器等能量转换部件之外，还包括直流汇流箱、直流配电柜、交流配电柜等一系列电气设备。分析了上述设备在运行过程中出现的常见故障及其相应的检测方法，如表2-1所示 。

大型光伏电站的建设费用是一笔庞大的开支，使得光伏发电的成本居高不下。在光伏电站的投入运行前的阶段，可以通过采用高转换效率的光伏电池、高效率的逆变器和MPPT控制策略来实现降低成本。在光伏电站投入运行以后，对设备进行故障检测与诊断，能够更有效的提高系统运行的稳定性以及降低光伏发电的成本费用。在众多的设备当中，光伏阵列和光伏并网逆变器是整个光伏电站的核心部件，与电站的正常运行息息相关，同时也是比较容易出现故障的环节

随着全球经济的快速发展，人们对于各种形式的能源需求也越来越大。如今，世界正面临着三大能源危机:一是对化石燃料的过分依赖，并且在化石燃料的生产和消耗的过程中对环境产生了巨大的污染和破坏;二是人类己经消耗了大概一半不可再生的化石燃料;三是己探明的化石燃料储备远远不能满足人们对于能源的巨大需求。寻找和研究新型能源是当今社会的研究热点之一 。

随着光伏发电技术的进步和光伏发电并网运行规模的增大，光伏电站的优化、改善和运行成本等问题严重制约了光伏发电的发展。其中光伏阵列由于占地面积大、分布广泛，容易出现光伏电池组件“裂片”、“线路老化”和“热斑现象”等故障，并网逆变器则容易出现过压、过流、功率管短路和开路等故障。这些严重影响到光伏电池组件的寿命和光伏电站的安全稳定运行。特别是，大型并网逆变器承担着向电网馈送电能的重任，其主电路中任意一个关键组件故障都会使得整个光伏电站停机甚至损坏设备，较长的停机时间会降低电站的发电收益。光伏电站的这些故障，严重影响到光伏发电系统的正常运行 。

为了防止因故障造成更严重的事故，降低电站的收益损失，及时检测光伏电站设备故障，有助于光伏电站稳定高效运行，方便在光伏电站设备发生故障之初采取相应的对策。通过对光伏电站设备的运行情况进行在线监测，及时分析处理故障征兆，确定设备故障发生的原因和位置，也有利于光伏电站维护人员工作的开展。因此研究光伏电站设备故障检测及诊断方法，以实现光伏电站的稳定、可靠、经济运行，对于促进我国光伏发电的规模化发展，具有极其重要的意义。

电压电流检测法的设计是光伏阵列输出性能原理。新型电压电流检测法检测目标为并串型光伏阵列。并串型光伏电池阵列具有对阴影敏感度低的优点，适合大面积使用。

1)传感器的布置

光伏阵列共有n个并联支路串联而成，每个并联支路上面并联了若干个光伏电池，这些电池被平均分为了m组。每一条并联支路上放置一个电压传感器，测量该并联支路的输出电压U。每一条并联支路上的每个小组放置一个电流传感器，测量流经该小组的电流。

2)剔除环境因素的影响

环境对电池组件输出伏安特性有很大影响。通过电压、电流测量法，可以较容易的找到电流输出异常的电池组件，但却很难区分环境因素造成的电压电流变化和真正故障引发的电压电流变化。因此在进行故障判断的时候，还要剔除环境因素的影响。可以采取时间追踪法来剔除可能对故障判断产生干扰的环境因素。

一般而言，遮蔽等环境因素是随着一天中太阳的不同方位、天气的变换而变化的，因此随着时间的改变，疑似故障的电流、电压检测信号会趋于正常。对于在一个时间段输出电压和电流偏低的疑似故障组，采用时间追踪法来进行最终判断。数据采集分析的频率一般设定为每2小时一次(从口出到口落，根据不同的地理位置，设定时间间隔不同)，对于疑似故障，如果在3次数据采集分析中，该电池小组输出的电压、电流信号都偏低，则判断为电池小组故障;如果该电池小组输出的电压、电流信号恢复正常，则解除对该电池小组故障的怀疑。

3)光伏阵列分组数量与故障判断精确度的关系

光伏阵列分组时，每一个小组所包含的电池组件越少，则检测准确度越高。但是，所使用的电流传感器也越多，整体成本也越高。综合成本、检测准确度、检测快速性等儿个因素，一般把3电池组件作为一个小组。

太阳能光伏电站是国内外重点发展的绿色能源装备。光伏阵列是光伏电站的核心部件。光伏阵列的在线检测是光伏电站实现实时监控的重要条件。在分析光伏组件性能原理的基础上，提出了一种新型光伏阵列故障在线检测方法。新型检测法包括电压电流检测初筛法及电池组件参数估算法。电压电流检测法可以实现故障组件被定位在小范围内，而电池组件参数估算法则可以根据光伏组件的光照强度和温度估算出光伏组件的性能参数，进而准确定位故障组件。经实验验证表明，该故障检测方法可以快速较精确的找到故障光伏电池组件，新型光伏阵列故障在线检测法的准确性在90%以上。2100433B

光伏电站直流检测表是针对直流屏、太阳能供电、电信基站等应用场合而设计的，该系列仪表可测量直流系统中的电流、电压、功率和电能。既可用于本地显示，又能与工控设备、计算机连接，组成测控系统。

光伏电站直流检测表适用环境

l 工作温度：LCD显示：-10℃~ 45℃；LED显示：-10℃~ 55℃

l 相对湿度：≤93%RH，不结露，无腐蚀性气体场所

光伏电站直流检测表电磁兼容

l 静电抗干扰实验 Ⅲ级(IEC61000-4-2)

l 辐射抗干扰试验 Ⅲ级(IEC61000-4-3)

l 电快速瞬变脉冲群干扰试验 Ⅳ级(IEC61000-4-4)

l 浪涌抗干扰试验 Ⅳ级(IEC61000-4-5)

l 射频传导干扰试验 Ⅲ级(IEC61000-4-6)

l 电磁场抗干扰试验 Ⅲ级(IEC61000-4-8)