基于人工智能的光伏发电系统故障检测与诊断方法研究

姜春娇，卢 尧，傅慧华

（国网江苏省电力有限公司南通供电分公司，江苏 南通 226000）

0 引 言

光伏发电作为清洁能源不可或缺的一环，在能源领域中占据着举足轻重的地位。然而，光伏发电系统在长期运行中可能会面临各种故障，这些故障不仅会影响系统的发电效率，还可能导致系统的损坏和安全隐患。因此，及时准确地检测和诊断光伏发电系统的故障是至关重要的。

1 光伏发电系统故障检测与诊断技术综述

1.1 光伏发电系统概述

光伏发电系统由太阳能电池方阵、控制器、蓄电池组、逆变器、直流负载以及交流负载等组成，如图1 所示。太阳能电池方阵通过光电转换将太阳能转化为直流电能；控制器用于监测和控制太阳能电池的充放电过程；蓄电池组用于储存电能以供不时之需；逆变器则将直流电转换为交流电，以满足交流负载的需求；直流负载是系统中直接使用直流电的设备；交流负载是通过逆变器转换后供电的设备[1]。

图1 光伏发电系统

1.2 光伏发电系统故障类型与特征

光伏发电系统可能遭遇多种故障，主要包括电池损坏、电路短路、逆变器故障及线路接触不良等。这些故障往往会导致系统的功率输出下降、电压波动、电流异常等。光伏电池组件的故障可能表现为局部损坏或全面损坏，导致输出功率降低或完全失效；电路短路可能导致系统电流异常增加；逆变器故障则会导致输出电压不稳定或完全中断；线路接触不良可能导致电流传输受阻，造成系统功率损失和电压波动。

1.3 传统故障检测方法

传统光伏发电系统故障检测方法主要包括基于传感器的监测、定期巡检及手动故障诊断等。基于传感器的监测通过安装传感器实时监测系统的电压、电流及温度等参数，一旦发现异常就触发报警。定期巡检指定期人工巡视光伏发电系统，检查组件、电路、逆变器等是否存在可见的损坏或异常。手动故障诊断则是依赖维护人员的经验和专业知识，通过观察、测试及分析来判断系统是否存在故障，并进一步定位和修复故障。传统方法虽然简单易行，但受限于人力、时间及主观因素，无法实现实时监测和自动化诊断，因此在故障检测的准确性和效率上存在一定的局限性。

1.4 基于人工智能的故障检测技术概述

基于人工智能的故障检测技术利用机器学习和深度学习等方法，通过处理和分析大量实时监测数据，实现光伏发电系统故障的自动检测与诊断。其中，典型的方法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、人工神经网络（Artificial Neuronal Networks，ANN）、深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）等。以SVM 为例，数学模型可表示为

式中：xi为训练数据的特征向量；yi为相应的类别标签；K(xi,x)为核函数；αi和b分别为模型参数；i为训练数据的索引。基于支持向量机模型的故障检测技术，利用训练数据优化参数，从而实现对光伏发电系统故障的准确识别和分类[2]。

2 基于人工智能的光伏发电系统故障检测方法

2.1 数据采集与预处理

基于人工智能的光伏发电系统故障检测方法中，数据采集与预处理环节的具体步骤如图2 所示。通过光伏发电系统的传感器和监测设备，实时采集大量的数据，包括光照强度、温度、电压及电流等参数。针对采集的原始数据进行一系列预处理操作，包括数据清洗、去噪、采样以及归一化，从而确保数据的精确性和可信度。清洗阶段用于删除异常值和缺失数据；去噪处理利用滤波技术去除数据中的干扰和噪声；采样过程对数据进行降采样或过采样，以减少数据量或平衡样本分布；通过归一化操作将数据缩放到统一的范围内，消除不同特征之间的量纲影响。

图2 数据采集与预处理流程

2.2 特征提取与选择

在基于人工智能的光伏发电系统故障检测方法中，特征提取阶段通过分析和处理预处理后的数据，从中提取出能够代表系统状态和性能的关键特征，主要涉及时间域、频率域及时频域等多个方面的特征。例如，在时间域可以提取均值、标准差等统计特征，在频率域可以利用傅里叶变换提取频谱特征。而特征选择阶段是为了减少特征维度，提高模型的运行效率和泛化能力[3]。在这一阶段，常用的方法包括过滤法、包装法及嵌入法。过滤法通过特征的统计量或相关性来选择最佳特征，如方差、相关系数等；包装法通过尝试不同的特征子集并评估模型性能来选择最佳的特征子集；嵌入法是将特征选择作为模型训练的一部分，在模型训练过程中选择最佳特征。

2.3 故障诊断模型设计

在基于人工智能的光伏发电系统故障检测方法中，故障诊断模型设计是至关重要的一环。其中，常用的一种模型是深度学习模型，尤其适用于序列数据的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。RNN 的独特之处在于内置的记忆机制，通过循环连接在节点间传递信息，使其能够处理具有时间连续性的数据。故障诊断模型的设计基于RNN的结构。首先，在t时刻，输入特征xt通过权重矩阵Wih和偏置向量bh作用于隐藏层，生成隐藏状态ht。其次，ht通过权重矩阵Whh和偏置向量bh在隐藏层内部传递并更新，可以表示为

最后，通过权重矩阵Why、偏置向量by以及激活函数g(·)，生成输出结果yt，即

为更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系，并克服梯度消失或爆炸的问题，模型设计中可考虑采用RNN 的变种结构，如长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）或门控循环单元（Gate Recurrent Unit，GRU）。在模型训练阶段，常采用反向传播算法和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等优化技术，通过不断迭代调整模型参数，以最小化损失函数，优化模型性能[4]。

2.4 模型训练与优化

在光伏发电系统故障检测中，模型训练与优化是不可或缺的关键环节，具体流程如图3所示。第一步，需要构建一个包含多种运行状态的丰富数据集，其中应涵盖正常运行状态和各类故障状态的数据样本。第二步，按照科学的方法，如交叉验证或留出法，将数据集划分为训练集、验证集及测试集，以确保模型的泛化能力。第三步，在选择损失函数和优化算法时，须根据具体情况权衡，如交叉熵损失函数适用于分类问题，均方误差损失函数适用于回归问题；而优化算法可选用SGD 或Adam 等。第四步，在训练过程中，利用训练集初始化模型参数，并通过反向传播算法不断迭代更新参数，直至满足预设的停止条件。第五步，为避免出现过拟合和欠拟合问题，需采取调整模型复杂度、引入正则化项等策略。利用验证集实时评估模型性能，并根据评估结果调整模型参数和结构，如调整学习率、修改网络层数等。第六步，使用测试集对模型进行最终的性能评估，通过准确率、精确率、召回率及F1 值等指标，全面验证模型的有效性和可靠性[5]。

图3 模型训练与优化流程

3 性能评估与实验验证

3.1 性能评估指标

在光伏发电系统故障检测过程中，常采用一系列性能评估指标来衡量模型的优劣。其中，准确率作为一个核心指标，反映了模型预测正确的样本在总样本中所占的比例。精确率聚焦在模型预测为正类别的样本中，衡量样本真正为正类别的比例，有助于了解模型在预测正类别时的准确性。召回率关注实际为正类别的样本，评估模型在识别这些样本时的能力。F1值综合了精确率和召回率，通过计算两者的调和平均值，提供了一个更加全面的性能评估视角。这些指标综合考量了模型的分类能力、误判率及漏检率，是评估模型性能的重要标准。在实验验证中，通过对比模型在测试集上的表现，计算这些性能指标，从而评价模型的准确性、稳定性及可靠性，为模型的实际应用提供科学依据。

3.2 实验方案

为评估基于人工智能的光伏发电系统故障检测方法的性能，设计了以下实验方案：第一步，确定实验数据集，包括正常运行和故障状态下的光伏发电系统数据，以及相应的标签信息。第二步，确立实验设计，包括数据预处理、特征提取等步骤。在数据预处理阶段，对数据进行清洗、归一化等处理，以确保数据质量和一致性。特征提取阶段需要选择合适的特征表示方法，如时域特征、频域特征或时频域特征等，以捕获光伏发电系统的特征信息。第三步，进行模型训练和优化，在训练过程中使用交叉验证等方法调优模型参数，以提高模型性能和泛化能力。第四步，通过在测试集上评估模型的性能，计算准确率、精确率、召回率以及F1 值等指标，全面评估模型的准确性、稳定性及可靠性。

3.3 算法性能评估分析

算法性能评估结果如表1 所示。根据表1 所列出的算法性能评估指标，可以看出基于人工智能的光伏发电系统故障检测方法在实验中表现出了良好的性能。该方法的准确率为92%，表明模型能够准确判断系统的故障情况，从而提供可靠的诊断结果。精确率为88%，说明模型在预测故障时，真实故障的比例较高，减少了误报的可能性。召回率为94%，意味着模型能够有效找出实际故障中的大部分情况，降低了漏报的风险。F1 值为0.91，表示准确率和召回率的调和平均，综合考虑模型的分类准确性和漏报率，进一步证明该方法在故障检测与诊断方面的可靠性和有效性。

表1 算法性能评估结果

4 结 论

文章提出并探讨了基于人工智能的光伏发电系统故障检测方法，为光伏发电系统的安全运行和故障诊断提供了重要的技术支持和理论指导。未来，将继续深入研究光伏发电系统故障检测方法，不断提升故障检测与诊断的准确性，以推动光伏发电技术的发展与应用。