基于I-V特性的多晶硅光伏组件故障及失效研究

云 平 ，张志祥，刘 恒

(1.阳光电源股份有限公司中央研究院，合肥 230088；2.合肥工业大学电气与自动化工程学院，合肥 230009)

0 引言

随着光伏发电技术的迅速发展，大型光伏电站陆续投入运行，但由于光伏组件安装在室外环境中，持续暴露在恶劣的环境条件下，各种故障问题日益凸显。相关研究对多个光伏发电系统进行了为期2年的监测，结果显示，平均每年因各种故障造成的电能损失约为18.9%[1]。光伏发电系统故障严重影响了系统的发电效率，增加了运维的经济成本，所以，光伏发电系统的可靠性越来越受到关注。光伏组件作为光伏发电系统的核心部件，其可靠性是影响整个系统性能的关键。光伏组件常见的故障有阴影和积尘，常见的失效有热斑、电势诱导衰减(potential-induced degradation，PID)、旁路二极管失效、隐裂、虚焊等，其中，热斑的故障率为25%，比重最高且造成的结果最为严重[2]。

针对光伏组件故障及失效的研究，HUANG等[3]利用仿真软件分析了光伏组件老化过程中电参数的变化及功率损失的原因；HARA等[4]分析了PID形成的机理，并通过对光伏组件施加负电压模拟了PID的产生；GEISEMEYER等[5]分析了热斑形成的原因，并利用热成像法预测了最坏遮挡情况与热斑温度之间的关系。对这些研究进行总结后发现，现有的研究多从失效机理出发，且多针对单一故障或失效类型进行研究。目前，检测光伏组件故障的常用方法有电气测量法、智能检测法、红外图像分析法等，其中，基于I-V特性曲线的电气测量方法最为简单有效[6]。本文从实验测试数据出发，得出多种故障及失效类型下光伏组件的I-V输出特性曲线，进一步提取了不同故障及失效类型组件的特征，并探索性地针对常见的老化和热斑失效给出了故障模拟方案，为可能存在的故障及失效提供判别依据。

1 光伏组件输出特性

1.1 太阳电池数学模型

太阳电池本质上是一个p-n结，当有光照射时，由光生伏打效应产生电压，接入负载时形成回路；当光照恒定时，太阳电池的电流不变，等效电路中，可将光生电流源看作是一个恒流源。在工程上，太阳电池的常用模型为单二极管模型[7]，如图1所示。

图中，I为太阳电池的输出电流，A；Iph为太阳电池的光生电流，A；U为太阳电池的输出电压，V；Id为暗电流(流经二极管的电流)，A；Rs为太阳电池的等效串联电阻，Ω；Rsh为太阳电池的等效并联电阻，Ω。

由于失效的太阳电池常处于反向偏压状态，所以根据Bishop[8]模型，可得出太阳电池反向偏压状态下的输出特性方程为：

式中，a为与雪崩击穿相关的电流系数；m为二极管的雪崩击穿系数；Vbreak为p-n结击穿电压，V。

Id的方程为：

式中，I0为反向饱和电流，A；q为电荷常数，值为1.6×10-19；k为玻尔兹曼常数，值为1.38×10-23；T为太阳电池温度，K；n为二极管品质因子。

根据以上太阳电池的等效电路和反向偏压状态下的输出特性方程，利用Matlab/Simulink仿真软件，可得出太阳电池在反向偏压状态下的模型，如图2所示，图中，黑色、蓝色、红色3条曲线的Rsh为逐渐减小。从图中可以看出，当等效并联电阻Rsh减小时，处于反向偏压状态下的太阳电池(下文简称“反偏电池”)的漏电流增加。

1.2 光伏组件失配下的输出特性分析

由于单个太阳电池的电压很小，通常由若干片电池串联成1个子串，为了降低阴影、热斑的影响，提高发电效率，通常每个子串上都会并联1个旁路二极管[9]。本文所测试的光伏组件参数如表1所示，每个光伏组件均由3个电池子串串联组成，每个电池子串由20片太阳电池串联组成，光伏组件的结构如图3所示。

表1 光伏组件的参数表Table 1 PV module parameters

光伏组件中的电池在碎裂或遮挡等状态下会因进光量不同而发生失配，失配电池工作在反向偏压状态，导致所在子串的旁路二极管导通[10]。光伏组件的I-V特性曲线是每个子串I-V特性曲线叠加之和，进一步而言，其是由每个串联的电池I-V特性曲线叠加而成，如图4所示。图中，Voci为失配电池的开路电压；Ic为旁路二极管导通时组件的电流；Vrc为失配电池承受的反向偏压；为失配电池的短路电流。

假设组件中存在1片失配电池，其余59片电池正常，失配电池的短路电流减小，低于正常电池的，而由于电池之间是串联关系，所以1个电池子串的输出电流由其中输出电流最小的电池决定。在大电流、低电压区间，失配电池承受的反向偏压Vrc达到二极管导通条件时，二极管导通，失配电池所在子串不工作；在小电流、高电压区间，二极管关断，失配子串正常工作，I-V特性曲线叠加后产生阶梯状。

2 实验测试与分析

由于阴影遮挡和积尘这2种情况导致的失效组件的数量较多，所以仅从中选择20块进行测试。实验共收集了150块失效光伏组件，故障和失效类型组件的分布如表2所示。

表2 故障和失效类型组件的分布情况Table 2 Type and distribution of failure and fault types PV modules

利用AV6591太阳电池测试仪对组件输出特性进行扫描，得到其输出特性曲线；利用FLIR T420红外热成像仪获取组件的红外图像。实验条件选择晴朗天气、辐照度在800 W/m2以上时进行。

2.1 老化

老化是光伏组件中一种常见的失效形式，随着光伏组件投入运行年限的增加，老化程度也在逐渐增加。一般认为组件的功率衰减超过正常衰减一定比例后即为老化，本文的这一比例定义为5%。选取3组功率衰减分别为5%、15%和25%的组件与正常组件进行对比，测试老化组件的输出特性，如图5所示。

从图5可以看出，老化组件的I-V特性曲线发生了畸变。较正常组件而言，老化组件的开路电压Voc和短路电流Isc基本保持不变，但最大功率Pm减小；Voc点的斜率绝对值减小，表征为光伏组件的串联电阻Rs增加。综上所述，可以用串联电阻Rs的增大作为故障特征参数来判断老化失效。

2.2 前板玻璃碎裂

在光伏发电系统的实际运行中，光伏组件可能受到恶劣环境的影响，比如被飞石等尖锐物击中前板玻璃造成玻璃破裂，严重的甚至会造成组件内部电池的不均匀碎裂，导致组件漏电。图6为碎裂组件的红外图像及外观图。

由图6可知，组件玻璃碎裂会导致部分电池发热，持续运行可能会烧坏电池，存在形成热斑的风险。

随着组件前板玻璃碎裂时间的增加，碎裂程度会越来越严重。选取几组玻璃碎裂程度不同的组件进行I-V特性曲线测试，结果如图7所示。

从测试结果可以看出，前板玻璃碎裂组件的I-V特性曲线存在阶梯，且阶梯段呈现抛物线特征，这是由于玻璃和电池碎裂的不均匀，叠加导致组件的I-V特性曲线出现抛物线特征。碎裂初期的组件短路电流Isc和开路电压Voc基本不变；随着碎裂程度加深，电池损坏严重，产生电流能力急剧下降，Isc大幅减小，Voc也相应减小。因此，可以通过前板玻璃碎裂组件的I-V特性曲线的有效阶梯段，计算各点斜率，以抛物线特征来判断前板玻璃破碎。

2.3 旁路二极管短路

在非均匀辐照下，电池输出电流发生失配时，旁路二极管导通，可有效降低较高反向偏压对反偏电池的影响[11]。此时功率耗散发生在旁路二极管内，使旁路二极管温度升高，当超过其安全温度时，会造成其损坏。旁路二极管短路时组件的红外图像及组件电流路径如图8所示，I-V特性曲线测试结果如图9所示。

从图9可以看出，当子串对应的旁路二极管短路时，I-V特性曲线表征为相应子串的开路电压缺失。该组件有3个子串，此时有1个二极管被短路，所以其I-V特性曲线的开路电压约为正常组件开路电压的2/3，即Voc(二极管短路)=2/3Voc(正常)。因此，可以由开路电压与标准开路电压的比例关系来判断旁路二极管短路失效，以及短路的旁路二极管的数量。

2.4 PID

PID广泛存在于光伏组件中，组件在外部电势作用下，玻璃中的Na+离子迁移并聚集在电池表面或进入内部，使p-n结极化或退化。对于p型光伏组件，PID主要导致Rsh降低、FF降低、Voc降低；对于n型光伏组件，PID主要导致Isc降低、Voc降低[12]。PID会导致光伏组件性能衰减，输出功率下降；一般情况下，PID是可恢复的，通常恢复方式为对光伏组件施加反向电压[13]。选择PID衰减程度不同的3个光伏组串进行I-V特性测试，分别为轻度PID、中度PID、重度PID，结果如图10所示。

由图10可以看出，组件发生PID时，I-V特性曲线发生了畸变，向坐标轴方向收缩，Voc减小，Isc基本不变；PID越严重，组件的Voc减小越多，所以可以通过Voc的减小来判断PID失效。需要注意的是，PID导致的开路电压减小与旁路二极管短路所引起的组件开路电压成比例减小是不同的。

2.5 积尘

光伏发电系统在运行中会受到环境中广泛存在的灰尘的影响。灰尘沉积在光伏组件表面，导致前板玻璃的透光率降低，使组件接收的辐照度低于清洁组件表面接收的辐照度，且积尘的浓度越高透光率越低，组件接收的辐照度越低[14]。测试多组采用横向安装、有不同程度积尘的组件，组件表面的灰尘被雨水冲刷后会在重力作用下堆积在组件底部，造成积灰不均匀。积尘组件外观如图11所示，I-V特性测试结果如图12所示。

由图12可以看出，组件积尘时，Isc减小，I-V特性曲线有阶梯，组件底部子串中的电池积灰严重，发生反偏。清洁后，组件输出特性恢复正常，输出功率增加。因此，可以通过检测I-V特性曲线阶梯段和短路电流Isc减小来判断组件积尘失效。

2.6 阴影

阴影遮挡是光伏组件最常见的失效形式之一。光伏组件经常受到云、建筑物等遮挡，山区的大型光伏电站还经常会受到杂草等遮挡。当电池受到遮挡时，会使该片电池的光生电流小于组串的工作电流，导致该片电池处于反向偏置状态。当被遮挡电池的反向偏压与该子串中其他未被遮挡电池的正向电压综合作用后，达到旁路二极管的导通电压时，旁路二极管导通，反偏电池发热形成热斑。阴影遮挡组件的红外图像及组件电流路径如图13所示。

对光伏组件中1个子串的单个电池进行逐次遮挡实验，每次多遮挡该电池1/4面积，结果如图14所示。当组件中电池被遮挡时，被遮挡电池处于反向偏置状态，使所在子串的旁路二极管导通，I-V特性曲线出现平坦的阶梯，随着遮挡面积增加，阶梯段电流值减小，且阶梯段呈平行关系。因此，可以通过检测I-V特性曲线阶梯段来判断组件的阴影遮挡失效。

2.7 热斑

热斑现象普遍存在于光伏发电系统中，在系统运行过程中，光伏组件中的某片电池受到阴影遮挡时，此时被遮挡的单片电池处于反向偏置状态，作为负载消耗功率并产生热量，使电池的局部温度升高，可能形成热斑，严重时还会造成电池的永久损坏，甚至是烧穿组件背板从而引发火灾[15]。除了阴影遮挡外，电池内部的缺陷如电池的隐裂、脱焊等也会引起热斑[16]。

当子串中有热斑电池时，电流继续从该子串流过，旁路二极管不导通，热斑电池流过很高的反向漏电流，导致热斑电池作为负载持续消耗功率，产生大量的热量，使热斑电池温度升高[17]。热斑组件的红外图像及组件电流路径如图15所示。对遮挡不同面积的热斑电池的组件进行I-V特性测试，结果如图16所示。

从图16可以看出，热斑组件的I-V特性曲线在18～20 V电压区间出现明显折线段，这是由热斑电池的漏电流效应造成的；折线段斜率绝对值越大，则漏电流也越大。因此，可以通过检测折线段斜率来判断组件的热斑失效。

2.8 不同故障和失效类型组件的特征总结

通过对上述各种故障和失效类型组件的I-V特性曲线的分析，总结每种故障和失效类型的特征，如表3所示。

表3 不同故障和失效类型组件的特征Table 3 Characteristics of different failure and fault types PV modules

3 失效模拟

根据以上测试结果可以发现，老化表征为等效串联电阻增加，热斑电池具有很大的漏电流。因此，采用对光伏组件外部串联电阻使其等效串联电阻增加的方法来模拟老化失效；采用对组件中的电池并联电阻，起到分流作用，使漏电流增加的方式来模拟热斑失效。

3.1 模拟老化失效

为模拟老化失效，对光伏组件外部串联不同的电阻，实验结果如图17所示。从图17可以看出，随着串联电阻的增加，组件老化程度增加，I-V特性曲线的畸变越严重。当串联电阻为0～1.0 Ω时，模拟结果与实测老化组件的I-V特性曲线较符合；当串联电阻为0.5 Ω时，模拟老化组件的功率衰减为15%；当串联电阻为1.0 Ω时，模拟老化组件的功率衰减为25%，与前文实测老化组件有很好的一致性。通过模拟还可以发现，当串联电阻超过一定值时，I-V特性曲线出现折线段，这是由于此时串联电阻占据主导作用导致的。

3.2 模拟热斑失效

根据热斑电池漏电流大的特性，采用对正常光伏组件中的电池并联不同阻值的电阻的方式来模拟热斑失效，结果如图18所示。实验结果显示，随着并联电阻的增加，分流作用越不显著，阶梯段斜率绝对值越小，漏电流也越小。因此，可以通过并联不同阻值的电阻来模拟不同漏电流大小的组件热斑失效。

4 结论

本文通过对多种故障及失效类型光伏组件的I-V特性曲线进行分析，提取了不同故障及失效类型组件的特征，得出以下结论：

1)在实际光伏发电系统中，光伏组件存在多种失效形式，在众多失效模式中，由于光伏组件中的电池进光量不同而发生失配，导致该电池反向偏置是重要的失效原因。

2)研究结果表明：老化失效表征为组件串联电阻Rs增加，可以通过对正常组件串联电阻来模拟老化失效；前板玻璃碎裂使组件的I-V特性曲线出现阶梯，且阶梯段呈抛物线特征；旁路二极管短路使组件的I-V特性曲线缺失相应子串的开路电压；PID失效表征为组件开路电压减小；积尘失效使组件的短路电流减小，且I-V特性曲线出现平坦阶梯；阴影使组件I-V特性曲线出现平坦阶梯；热斑组件中存在发热严重电池，I-V特性曲线出现折线段，可以通过对正常组件的电池并联电阻来模拟热斑失效。

本文的研究结论可进一步为光伏组件故障或失效诊断提供基础，使运维人员能够及时采取纠正措施，以防止光伏发电系统长时间运行不佳，从而可最大限度地减少故障或失效造成的功率损失，提高光伏发电系统的性能。