光伏组件故障

/3，还能对零部件 的薄弱环节进行针对性的改进：在全球通过智能 IV 检测的超过 3GW 光伏组件中，最常见的故障就是组串中二极管通路故障，占 到 54.81%。另外排在第二第三位的分别是组串输出电流

一道闪电，照亮了整个产业长夜。 随后黄河水电又提出，龙羊峡这样的 GW 级别的光伏电站地处非常偏远的地方，专业运维人员巡检周期非常长，而仅靠现场运维人员又难以判断并解决故障，更重要的是，对于大型
检测只是测试工具，但华为认为，这应该是一个运维工具。一开始华为也遇到过这方面的困扰，一点点 IV 曲线扰动都会被系统抓出来，虽然在判断电站故障方面更精准、更方便，但对运维人员的工作量却增大了。华为

组件故障。按这个比例计算，截止 2018 年中国建成的 174.63GW 光伏电站中，有超过 24GW 存在或大或小问题的光伏组件。 这让人不禁提出疑问：此前电站投资的财务模型中，光伏电站发电量每年
。即使被认为是品质代表的欧洲，每年更换的组件数量也在 5GW 左右，这其中除了更换组件之外，还有做超配平滑发电曲线和提高单位面积发电量的因素在内。 真正的解决办法，是尽快找出这 24GW 的故障组件

。 电池组件制造技术创新 2012 年以来，光伏组件效率提升速度加快，基本以每年0.3-0.4 个百分点在提升，2017 年，单、多晶组件的平均转换效率已分别达到17.5% 和16.7%。在领跑者计划的
持续推动下，国内对于高效产品的市场需求越拉越大，主要光伏组件企业均已经规模化使用具备黑硅、PERC 等技术的电池片产品，MWT、IBC 等其它类型高效电池也逐步具备规模化效应，同时在生产中导入高透玻璃

线缆损失，更高功率密度，提升系统电站发电收益; ●更少的施工量，更低的故障率，提升系统电站可靠性; 1500V系统市场展望 在全球市场，特别是印度、越南、中东、南美等低电价国家，大型地面光伏
进一步增加光伏组件容量，通过主动延长逆变器满载工作时间，在增加的组件投入成本和系统发电收益之间寻找平衡点，实现LCOE最小，更有利于实现电网的调度。需要明确的是，合理的容配比设计，需要结合具体的项目情况

性能参数的关键，因此每个光伏电站监测系统都需要一组气象监测传感器和几块不同种类的太阳辐射传感以计算光伏电站核心评估指标，用于光伏电产的选址、运维管理、评估、科学研究等任务以及故障预警等功能用途。数据的采样
太阳辐射传感器，根据国家光伏检测中心提供的长期对比测试数据来看，FSP10具有与CMP21的数据一致性很高)。2、分布式电站中可以选用国产且精度较高的产品，至少一个具有与光伏组件倾角相同的倾角辐射

的逆变器。 许多大型光伏电厂使用组串逆变器。优点是不受组串间模块差异和遮影的影响，同时减少了光伏组件最佳工作点与逆变器不匹配的情况，从而增加了发电量。技术上的这些优势不仅降低了系统成本，也增加了系统
一块不能良好工作，则只有这一块都会受到影响。其他光伏板都将在最佳工作状态运行，使得系统总体效率更高，发电量更大。在实际应用中，若组串型逆变器出现故障，则会引起几千瓦的电池板不能发挥作用，而微 型逆变器

检测组件难度加大，成本增加。 AI BOOST智能IV诊断3.0改变了传统依靠人工抽样检测的方式，对光伏组件进行100%全量检测，并自动输出报告，能精准识别多达14种组件故障。整个
诊断算法，精准识别故障组串，并输出诊断报告;通过AI机器学习，不断积累IV经验和完善故障模型。引领光伏运维进入AI时代。 智能IV诊断3.0解决了哪些问题? 大量数据表明，组件故障是影响光伏电站

水等可再生能源接入电网，其电能质量不稳定，导致输电网络能量波动较大，这也是电网不太欢迎分布式电源并网的根本原因。电网目前的集中供电系统肯定难以满足对大量分布式电源接入点监控的需求，因为故障定位和隔离
可能需要大约2分钟的时间。而在5G超低时延通信网络的加持下，分布式馈线自动化(FA)系统通过运行拓扑计算，快速实现远程故障定位和隔离，快速响应中断，提高电网可靠性的同时又能大幅降低运维成本。据试点采用