基于人工智能的光伏發電系統故障檢測與診斷方法研究

姜春嬌，盧 堯，傅慧華

（國網江蘇省電力有限公司南通供電分公司，江蘇 南通 226000）

0 引 言

光伏發電作為清潔能源不可或缺的一環，在能源領域中占據著舉足輕重的地位。然而，光伏發電系統在長期運行中可能會面臨各種故障，這些故障不僅會影響系統的發電效率，還可能導致系統的損壞和安全隱患。因此，及時準確地檢測和診斷光伏發電系統的故障是至關重要的。

1 光伏發電系統故障檢測與診斷技術綜述

1.1 光伏發電系統概述

光伏發電系統由太陽能電池方陣、控制器、蓄電池組、逆變器、直流負載以及交流負載等組成，如圖1 所示。太陽能電池方陣通過光電轉換將太陽能轉化為直流電能；控制器用于監測和控制太陽能電池的充放電過程；蓄電池組用于儲存電能以供不時之需；逆變器則將直流電轉換為交流電，以滿足交流負載的需求；直流負載是系統中直接使用直流電的設備；交流負載是通過逆變器轉換后供電的設備[1]。

圖1 光伏發電系統

1.2 光伏發電系統故障類型與特征

光伏發電系統可能遭遇多種故障，主要包括電池損壞、電路短路、逆變器故障及線路接觸不良等。這些故障往往會導致系統的功率輸出下降、電壓波動、電流異常等。光伏電池組件的故障可能表現為局部損壞或全面損壞，導致輸出功率降低或完全失效；電路短路可能導致系統電流異常增加；逆變器故障則會導致輸出電壓不穩定或完全中斷；線路接觸不良可能導致電流傳輸受阻，造成系統功率損失和電壓波動。

1.3 傳統故障檢測方法

傳統光伏發電系統故障檢測方法主要包括基于傳感器的監測、定期巡檢及手動故障診斷等。基于傳感器的監測通過安裝傳感器實時監測系統的電壓、電流及溫度等參數，一旦發現異常就觸發報警。定期巡檢指定期人工巡視光伏發電系統，檢查組件、電路、逆變器等是否存在可見的損壞或異常。手動故障診斷則是依賴維護人員的經驗和專業知識，通過觀察、測試及分析來判斷系統是否存在故障，并進一步定位和修復故障。傳統方法雖然簡單易行，但受限于人力、時間及主觀因素，無法實現實時監測和自動化診斷，因此在故障檢測的準確性和效率上存在一定的局限性。

1.4 基于人工智能的故障檢測技術概述

基于人工智能的故障檢測技術利用機器學習和深度學習等方法，通過處理和分析大量實時監測數據，實現光伏發電系統故障的自動檢測與診斷。其中，典型的方法包括支持向量機（Support Vector Machine，SVM）、人工神經網絡（Artificial Neuronal Networks，ANN）、深度神經網絡（Deep Neural Networks，DNN）等。以SVM 為例，數學模型可表示為

式中：xi為訓練數據的特征向量；yi為相應的類別標簽；K(xi,x)為核函數；αi和b分別為模型參數；i為訓練數據的索引。基于支持向量機模型的故障檢測技術，利用訓練數據優化參數，從而實現對光伏發電系統故障的準確識別和分類[2]。

2 基于人工智能的光伏發電系統故障檢測方法

2.1 數據采集與預處理

基于人工智能的光伏發電系統故障檢測方法中，數據采集與預處理環節的具體步驟如圖2 所示。通過光伏發電系統的傳感器和監測設備，實時采集大量的數據，包括光照強度、溫度、電壓及電流等參數。針對采集的原始數據進行一系列預處理操作，包括數據清洗、去噪、采樣以及歸一化，從而確保數據的精確性和可信度。清洗階段用于刪除異常值和缺失數據；去噪處理利用濾波技術去除數據中的干擾和噪聲；采樣過程對數據進行降采樣或過采樣，以減少數據量或平衡樣本分布；通過歸一化操作將數據縮放到統一的范圍內，消除不同特征之間的量綱影響。

圖2 數據采集與預處理流程

2.2 特征提取與選擇

在基于人工智能的光伏發電系統故障檢測方法中，特征提取階段通過分析和處理預處理后的數據，從中提取出能夠代表系統狀態和性能的關鍵特征，主要涉及時間域、頻率域及時頻域等多個方面的特征。例如，在時間域可以提取均值、標準差等統計特征，在頻率域可以利用傅里葉變換提取頻譜特征。而特征選擇階段是為了減少特征維度，提高模型的運行效率和泛化能力[3]。在這一階段，常用的方法包括過濾法、包裝法及嵌入法。過濾法通過特征的統計量或相關性來選擇最佳特征，如方差、相關系數等；包裝法通過嘗試不同的特征子集并評估模型性能來選擇最佳的特征子集；嵌入法是將特征選擇作為模型訓練的一部分，在模型訓練過程中選擇最佳特征。

2.3 故障診斷模型設計

在基于人工智能的光伏發電系統故障檢測方法中，故障診斷模型設計是至關重要的一環。其中，常用的一種模型是深度學習模型，尤其適用于序列數據的循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）。RNN 的獨特之處在于內置的記憶機制，通過循環連接在節點間傳遞信息，使其能夠處理具有時間連續性的數據。故障診斷模型的設計基于RNN的結構。首先，在t時刻，輸入特征xt通過權重矩陣Wih和偏置向量bh作用于隱藏層，生成隱藏狀態ht。其次，ht通過權重矩陣Whh和偏置向量bh在隱藏層內部傳遞并更新，可以表示為

最后，通過權重矩陣Why、偏置向量by以及激活函數g(·)，生成輸出結果yt，即

為更好地捕捉時間序列中的長期依賴關系，并克服梯度消失或爆炸的問題，模型設計中可考慮采用RNN 的變種結構，如長短期記憶（Long Short Term Memory，LSTM）或門控循環單元（Gate Recurrent Unit，GRU）。在模型訓練階段，常采用反向傳播算法和隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等優化技術，通過不斷迭代調整模型參數，以最小化損失函數，優化模型性能[4]。

2.4 模型訓練與優化

在光伏發電系統故障檢測中，模型訓練與優化是不可或缺的關鍵環節，具體流程如圖3所示。第一步，需要構建一個包含多種運行狀態的豐富數據集，其中應涵蓋正常運行狀態和各類故障狀態的數據樣本。第二步，按照科學的方法，如交叉驗證或留出法，將數據集劃分為訓練集、驗證集及測試集，以確保模型的泛化能力。第三步，在選擇損失函數和優化算法時，須根據具體情況權衡，如交叉熵損失函數適用于分類問題，均方誤差損失函數適用于回歸問題；而優化算法可選用SGD 或Adam 等。第四步，在訓練過程中，利用訓練集初始化模型參數，并通過反向傳播算法不斷迭代更新參數，直至滿足預設的停止條件。第五步，為避免出現過擬合和欠擬合問題，需采取調整模型復雜度、引入正則化項等策略。利用驗證集實時評估模型性能，并根據評估結果調整模型參數和結構，如調整學習率、修改網絡層數等。第六步，使用測試集對模型進行最終的性能評估，通過準確率、精確率、召回率及F1 值等指標，全面驗證模型的有效性和可靠性[5]。

圖3 模型訓練與優化流程

3 性能評估與實驗驗證

3.1 性能評估指標

在光伏發電系統故障檢測過程中，常采用一系列性能評估指標來衡量模型的優劣。其中，準確率作為一個核心指標，反映了模型預測正確的樣本在總樣本中所占的比例。精確率聚焦在模型預測為正類別的樣本中，衡量樣本真正為正類別的比例，有助于了解模型在預測正類別時的準確性。召回率關注實際為正類別的樣本，評估模型在識別這些樣本時的能力。F1值綜合了精確率和召回率，通過計算兩者的調和平均值，提供了一個更加全面的性能評估視角。這些指標綜合考量了模型的分類能力、誤判率及漏檢率，是評估模型性能的重要標準。在實驗驗證中，通過對比模型在測試集上的表現，計算這些性能指標，從而評價模型的準確性、穩定性及可靠性，為模型的實際應用提供科學依據。

3.2 實驗方案

為評估基于人工智能的光伏發電系統故障檢測方法的性能，設計了以下實驗方案：第一步，確定實驗數據集，包括正常運行和故障狀態下的光伏發電系統數據，以及相應的標簽信息。第二步，確立實驗設計，包括數據預處理、特征提取等步驟。在數據預處理階段，對數據進行清洗、歸一化等處理，以確保數據質量和一致性。特征提取階段需要選擇合適的特征表示方法，如時域特征、頻域特征或時頻域特征等，以捕獲光伏發電系統的特征信息。第三步，進行模型訓練和優化，在訓練過程中使用交叉驗證等方法調優模型參數，以提高模型性能和泛化能力。第四步，通過在測試集上評估模型的性能，計算準確率、精確率、召回率以及F1 值等指標，全面評估模型的準確性、穩定性及可靠性。

3.3 算法性能評估分析

算法性能評估結果如表1 所示。根據表1 所列出的算法性能評估指標，可以看出基于人工智能的光伏發電系統故障檢測方法在實驗中表現出了良好的性能。該方法的準確率為92%，表明模型能夠準確判斷系統的故障情況，從而提供可靠的診斷結果。精確率為88%，說明模型在預測故障時，真實故障的比例較高，減少了誤報的可能性。召回率為94%，意味著模型能夠有效找出實際故障中的大部分情況，降低了漏報的風險。F1 值為0.91，表示準確率和召回率的調和平均，綜合考慮模型的分類準確性和漏報率，進一步證明該方法在故障檢測與診斷方面的可靠性和有效性。

表1 算法性能評估結果

4 結 論

文章提出并探討了基于人工智能的光伏發電系統故障檢測方法，為光伏發電系統的安全運行和故障診斷提供了重要的技術支持和理論指導。未來，將繼續深入研究光伏發電系統故障檢測方法，不斷提升故障檢測與診斷的準確性，以推動光伏發電技術的發展與應用。