基于功率損失和UI特性綜合考慮的光伏組件故障診斷方法*

陳宇航，閆騰飛，謝 添，溫 穎，梁 睿

(中國礦業大學 信息與電氣工程學院， 江蘇 徐州 221000)

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陳宇航，閆騰飛，謝 添，溫 穎，梁 睿

(中國礦業大學 信息與電氣工程學院， 江蘇 徐州 221000)

分析了光伏組件常見故障下的功率損失及其內部U-I輸出特性，提出了一種綜合考慮功率損失和內部U-I特性的光伏組件在線實時故障診斷方法。通過仿真功率與實測功率的對比，判斷組件是否發生異常功率損失。再根據輸出電壓變化，判斷是否發生短路故障并大致估算短路電池塊數。進一步，利用填充因子值判斷老化故障，得出組件剩余使用年限。仿真和試驗結果驗證了該方法可以有效地檢測出組件陰影遮蔽、短路及老化等常見故障。

光伏組件； 故障診斷； 功率損失； 短路； 老化故障

0 引 言

隨著全球經濟的不斷發展，煤炭、石油、天然氣等一次能源日益匱乏，太陽能發電依靠其清潔無污染、資源無限、可持續性等優點，得以迅速推廣應用[1]。一般來說光伏電站的工作環境都比較惡劣，導致各種故障不斷發生。因此，光伏系統的運行狀態監控和故障診斷顯得越來越重要。

目前，檢測光伏組件故障的常用方法有紅外圖像分析法、基于電氣測量法等。文獻[2-3]利用光伏電池的生熱效應，對組件的紅外圖像加以分析處理進而判斷出其運行狀態，但紅外圖像容易受到外界環境干擾，導致故障診斷出現誤差。文獻[4]提出多傳感器檢測法，將支路電流檢測與組件電壓檢測相結合，并優化傳感器放置策略，通過分析傳感器采集到的電壓和電流數值實現故障類型判斷和故障定位，但需要配置大量傳感器，無疑增加了檢測成本。文獻[5]利用DC端采集的數據來分析功率損失，通過功率損失的程度來進行故障診斷，但難以準確檢測出某些特定故障。

針對光伏組件的常見故障，本文首先對組件輸出功率及其內部特性進行分析，得到發生故障時組件的功率損失會增加，而且其輸出電流電壓會根據故障類型的差異而產生不同的變化。然后引入異常功率損失臨界值作為故障發生的判據，最后利用開路電壓和填充因子具體判別不同的故障類型。

1 組件常見故障分析

1.1 故障類型

光伏組件通常由多塊光伏電池單體串聯組成，其內部結構示意圖如圖1所示。

圖1 組件的常見故障

組件中某一塊或多塊電池受周圍建筑物、樹木遮擋，將會形成局部陰影，如圖1中A所示。

組件在生產過程中的虛焊或過焊，可能會帶來組件內部電池單體被短路、斷路的現象，如圖1中B、C所示。

光伏組件平均壽命為20～30a，但實際使用中由于組件制造工藝、安裝環境等原因，組件運行5～6a后就會出現異常老化現象，如圖1中D所示。

1.2 故障對組件輸出功率及U-I特性的影響

為探究不同遮陰比例對組件功率損失的影響，對型號為JHX250P60的光伏組件，進行不同比例局部陰影測試試驗。功率損失隨陰影比例變化如圖2所示。

圖2 不同比例陰影下的功率損失

由圖2可知，隨著局部陰影比率的增大，組件的功率損失呈現非線性增大，且組件功率損失百分比遠遠大于局部陰影的百分比。組件受局部陰影影響，功率損失嚴重，當陰影面積足夠大時，組件輸出難以滿足微型逆變器工作要求，組件將無法繼續輸出功率。

為了研究不同類型故障對組件U-I特性的影響，分別對組件在無故障、局部陰影、短路故障、老化故障情況下進行仿真分析。不同故障下組件的U-I特性如圖3所示。

圖3 不同故障狀態下的U-I曲線

由圖3可知，局部陰影將使U-I曲線出現“多膝現象”，而開路電壓、短路電流不會變化。短路故障帶來開路電壓和最大功率點電壓的減小，其曲線形狀和無故障U-I曲線相比基本保持不變。老化故障時，組件的最大功率點電壓和最大功率點電流會相應減小，而開路電壓、短路電流基本保持不變。

圖4通過改變組件內部串聯電阻，模擬組件的不同老化程度。當串聯電阻增加，即老化程度變大時，組件U-I曲線形狀基本保持不變，但出現收縮的趨勢。

圖4 組件老化時的U-I曲線

2 故障診斷策略及其實現

對組件發生故障時的輸出功率進行分析，可知異常功率損失很有可能來源于組件故障。但僅依靠功率損失的分析難以具體識別故障類型。尤其天氣變化帶來光照、溫度改變時，同樣會使組件產生較大的功率損失，導致診斷系統的誤判。依據組件內部特性的變化，可以判斷某些故障的發生，但對于其他的故障，由于其內部特性變化不太明顯，給故障診斷帶來了困難[6-10]。因此綜合考慮組件輸出功率損失和內部特性有利于提高故障診斷準確性。

2.1 局部陰影診斷策略

微型逆變器中配備有功率記錄功能，對于及時發現組件異常功率損失、避免組件長期工作在故障狀態具有重要作用。組件實際運行中難以避免地會產生功率損失，其中常規功率損失主要包括3個階段。第一階段，是由入射角、組件表面反射、灰塵等影響產生的功率損失，一般采用功率損失值為8%。第二階段，光伏組件工作會帶來溫度過高的問題，組件實際輸出功率減少。一般考慮溫度因素的組件功率損失取值為3%。第三階段，仿真模型中默認最大功率點跟蹤準確，即輸出功率為組件最大功率，而實際應用中最理想跟蹤精度可達99.5%，因而最大輸出功率存在偏差。另外微型逆變器存在轉換效率的問題，目前國內生產的高質量微逆轉換效率可達97.5%，逆變器效率帶來的功率損失可取約3%。

為判斷功率損失是否在正常范圍之內，首先需要建立組件日常工作的功率損失界限。如圖5所示，曲線A為試驗組件在2015年夏季某晴天無故障工作時記錄的實際輸出功率曲線，曲線B為以當日實測光照、溫度作為仿真模型輸入得到的組件理論輸出功率曲線。

圖5 仿真功率與實測功率的對比

圖5中，通過每個測量點實測功率與仿真功率的對比，可知一個組件正常工作的常規功率損失一般在13%～15%之間。若功率損失超過15%，則可定義為異常功率損失。異常功率損失可能來源于短路、老化等故障，也有可能來源于局部陰影或云層遮蔽引起的光照強度突然下降。因此還需要判斷測量點的光照強度是否發生了異常下降，以初步區分故障類型。在天氣晴朗的情況下，兩個相鄰測量時刻的光照強度近似相同，故可以利用前幾個測量時刻光照強度合理構造當前測量時刻光照強度，如式(1)所示：

Sn=min{Si,i=1,2,3}

(1)

式中：Sn——當前測量時刻光照強度；

Si——前幾個測量時刻光照強度。

(2)

2.2 短路故障診斷策略

組件發生短路故障時，輸出電壓減小，因此通過比較仿真輸出電壓與實測輸出電壓可以判斷組件是否發生短路故障。引入一個變量α，如式(3)所示：

(3)

Uoc——實測開路電壓；

uoc——組件中每塊電池開路電壓的平均值。

若α>1，則組件中發生短路故障。

2.3 老化故障診斷策略

在前面故障的分類中，已經提及老化故障會帶來串聯電阻的增加。組件內部串聯電阻的直接測量比較困難而且準確性難以保證，因此引入易于獲取的填充因子這一參數。填充因子FF是太陽能電池品質(串聯電阻和并聯電阻)的量度。填充因子FF定義為實際的最大輸出功率除以理想目標的輸出功率(Isc×Uoc)，即

(4)

由式(4)可知，FF是太陽能電池U-I特性曲線內所含最大功率面積與開路短路相應的矩形面積(理想形狀)比較的量度。很明顯，FF越大，太陽能電池的質量越高。由圖6可知，填充因子隨串聯電阻增大而非線性減小。因此本文利用組件的填充因子FF的值來判斷老化故障，并對老化程度進行判定。

圖6 填充因子隨串聯電阻變化曲線圖

由圖6可知，標準測試條件下正常組件的FF值一般為0.70～0.75，因此可判斷當填充因子FF小于0.70時，組件發生老化故障。當組件填充因子下降到0.60以下時，則可判斷此時組件發生了嚴重的老化故障。此外，組件的填充因子還受光照和溫度的影響，FF值隨光照變化如圖7所示。

圖7 不同光照強度下填充因子的值

填充因子還與太陽電池的溫度有關，一般隨溫度的增加而輕微減小，其原因主要是隨溫度升高，PN結漏電流增加，光伏電池的U-I關系曲線“軟化”所致。

結合光照、溫度因素綜合計算填充因子FF值。當FF值小于0.70時可判斷得到組件處于老化故障，可以根據此時的填充因子FF得出組件老化故障程度。進一步，可以結合組件已使用時間大致計算出其剩余使用年限，以便及時更換故障組件。假設模塊組件已使用Na，計算此時的填充因子FF，當FF值為0.60～0.70時，可算出組件的年老化折損率：

(5)

則其剩余使用年限：

(6)

2.4 故障診斷步驟

本文提出的在線故障診斷可大致分為以下幾個步驟：(1) 比較組件的仿真與實際輸出功率，如果實際輸出功率損失超15%，則可判斷組件發生了異常功率損失；(2) 結合發生異常功率損失附近幾個測量點的光照強度判斷，若期間光照強度發生驟然下降，則判斷是陰影導致的功率損失，否則功率損失來源于組件故障；(3) 利用組件開路電壓判斷是否發生了短路故障，并大致估算短路電池塊數；(4) 考慮光照、溫度的情況下，計算組件填充因子FF。根據FF值判斷組件是否發生老化故障并得出老化故障嚴重程度。故障診斷基本流程如圖8所示。

圖8 故障診斷流程圖

3 仿真與實例驗證

為了驗證本文所提故障診斷方法的有效性和準確性，進行仿真和實例驗證。仿真模型參數來源于型號為JHX250P60的組件，其標準測試條件下參數如表1所示。

表1 試驗組件參數

試驗所采用的微型逆變器型號為ANI-250，具有DC-AC和最大功率點跟蹤等功能。微型逆變器在工作時可以記錄組件最大輸出功率，并對組件的工作電壓和電流進行采樣。每隔10min對組件進行掃描，獲取組件的開路電壓、短路電流、最大功率點電壓、最大功率點電流。微型逆變器內置通信模塊，實時的將獲取的數據上傳至服務器終端。為了進行故障診斷方法的驗證，分別對組件正常工作、不同程度局部陰影、不同電池塊短路以及串聯不同電阻值模擬組件老化等情況下進行實例驗證，如表2所示。考慮到一天中光照、溫度變化對故障診斷結果的影響，隨機選取一天中7個測量時刻進行試驗。測量時刻A組件正常工作，測量時刻B組件有3塊電池片被陰影遮蔽，測量時刻C組件有12塊電池片被陰影遮蔽，測量時刻D組件發生6塊電池片短路，測量時刻E組件發生9塊電池片短路，測量時刻F、G組件內部分別串聯不同的電阻。

表2 仿真功率與實測功率對比

通過試驗和仿真，將各個測量點仿真功率與試驗功率進行比較，得出僅測量點A功率損失在常規功率損失范圍內，其他測量點都發生了異常功率損失。再結合測量點附近有無光照強度驟降的情況，可以得出測量點B、C發生了局部陰影遮蔽，而測量點D、E、F、G則初步判斷為短路或老化故障。

進一步，測量點D、E、F、G組件的工作特性參數如表3、表4所示。

表3 測量時刻D、E試驗結果

表4 測量時刻F、G試驗結果

通過比較組件的仿真開路電壓與實測開路電壓，可判斷組件在測量點D、E發生短路故障，并大致斷定組件內電池片短路塊數。診斷結果如表5所示。

表5 測量時刻D、E診斷結果

計算測量點F、G的FF值，判斷出測量點F、G發生老化故障。結合組件已使用年限，大致判斷出組件剩余使用年限。試驗所用組件均為已使用3a的組件，即N=3。診斷結果如表6所示。

表6 測量時刻F、G診斷結果

仿真與試驗結果表明，本文所提診斷方法可以綜合功率比較法與U-I特性參數診斷法的優點，實現組件故障的有效診斷。

4 結 語

本文提出一種基于功率損失和U-I輸出特性綜合考慮的光伏組件在線實時故障診斷方法。首先根據組件仿真功率與實測輸出功率的對比，判斷組件是否發生異常功率損失；再結合組件光照情況確定是否發生故障。進一步，利用開路電壓、填充因子識別具體故障類型。仿真和試驗結果證明所提的故障診斷方法具有較高的準確性。

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The power loss and internalU-Ioutput characteristics of photovoltaic (PV) module in familiar fault conditions were analyzed. An online real time fault diagnosis method for PV module which took into account the power loss and the internalU-Icharacteristics was proposed. Firstly, by comparing the simulated power with the measured power, it could determine whether the abnormal power loss has occurred. Then according to the change of output voltage, it could decide if short-circuit fault has occurred and estimate the number of short circuited cells roughly. Further, the value of fill factor could be utilized to determine whether aging fault has occurred and to acquire the remaining service life of the module. The results of simulation and experiment showed that this method could effectively detect the shadow, short-circuit fault and aging fault.

photovoltaic (PV) modules; fault diagnosis; power loss; short circuit; aging fault

國家自然基金資助項目(51504253)

陳宇航(1992—)，男，碩士研究生，研究方向為新能源發電技術。

TM 307+.1

A

1673- 6540(2016)11- 0092- 06

2016-05-16