魏新伟 · 杨玉岗 · 张扬 · 王磊 等7人 · 中国电机工程学报 · 2025年5月 · Vol.45

针对串行诊断方法导致算法复杂度与诊断时间累积的问题，提出一种适用于载波移相调制级联全桥中点钳位逆变器的并行开路故障诊断方法，可实现各子模块内多故障器件的独立在线诊断，且诊断复杂度与时间不随子模块数量增加而变化。通过分析正常与故障工况下子模块电容电压的动态变化与发散趋势，建立电压偏差与故障器件的对应关系，结合输出电流与电压偏差实现故障检测与初步定位。考虑电容参数差异及直流电压低频波动，精确提取电压异常变化，并采用假设验证法计算候选器件引起的电压偏差，通过比对实现精确定位。实验在三模块样机上验证了该...

解读: 该并行故障诊断技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。级联全桥NPC拓扑广泛应用于阳光电源中高压储能产品，传统串行诊断方法在多模块系统中存在诊断时间累积问题，影响系统可用性。该方法通过电容电压偏差分析实现各子模块的独立并行诊断，诊断复杂度不随模块数增加而变...

Yu Zeng · Ezequiel Rodriguez · Qingxiang Liu · Gaowen Liang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月

在这篇论文中，提出了一种基于简易知识迁移学习、结合数据与模型的混合故障检测方法。该方法应用于多个电池变流器，在离线阶段，利用现有系统获取的知识对并入微电网的新系统进行训练。新的目标分类器能够在数据集减少 60% 的情况下检测开路故障和电流传感器故障。该方法的有效性在一个包含两个三相两电平变流器（一个源变流器和一个目标变流器）的微电网中通过实验得到了验证。利用硬件在环测试了不同电压、容量和额定功率的电池。检测准确率达到了 99.1%。

解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这项基于迁移学习的模型-数据混合驱动故障检测技术具有显著的工程应用价值。该技术针对电池变流器的开路故障和电流传感器故障检测，实现了99.1%的检测精度，同时将数据集需求降低60%，这对于我们大规模部署的储能电站运维具有重要意义。 该技术的核心优势在于知识迁移能力。在...

Victoria Lofstad-Lie · Aleksander Simonsen · Tønnes Frostad Nygaard · Erik Stensrud Marstein · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年7月

随着光伏电站装机容量持续呈近乎指数级增长，具有成本效益的运维策略变得愈发关键。航空红外热成像技术已实现对公用事业规模光伏电站的快速且可靠的故障检测。在本文中，我们探讨了提高巡检效率的两种关键方法：增加飞行高度和部署无人机群。更大的成像距离可扩大视野，但会降低故障检测能力和地理配准精度。在这项工作中，我们研究了自动故障检测与定位在巡检效率和数据质量之间的权衡。我们训练了YOLO11机器学习模型来检测热图像中的缺陷，并评估了其在不同成像距离和相机俯仰角下的性能。在约80米的距离内，故障检测仍能保持可...

解读: 该无人机红外检测数据质量分析技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。研究提出的数据质量评估框架可直接集成到阳光电源大型地面电站的智能诊断系统中，提升SG系列逆变器组串级故障识别准确率。通过标准化的红外图像质量控制，可优化PowerTitan储能系统的热管理监测流程，实现组件...

Yufei Mao · Sadaf Safa · Gianni Smith · Leon Wurth 等6人 · IEEE Access · 2025年3月

随着直流DC电网发展,可靠故障检测对安全至关重要。DC串联电弧故障尤其难以准确检测。虽然基于人工智能AI的方法近年来表现出色，但业界对AI算法必要性存在疑问，因为基于规则的方法在以往研究中也展现出强劲结果。本研究旨在为工业应用识别高度通用的解决方案，特别是针对低采样率和有限计算能力的资源受限设备。通过AI方法和基于规则方法的对比分析，辅以文献综述和实验验证，本研究提供统计证据突出两种方法的优缺点。研究表明AI方法对变化条件适应性更强，将特征提取与领域知识集成可增强一般性能，特别是在此类具有大量先...

解读: 该直流电弧故障检测研究对阳光电源光伏和储能系统的安全保护有重要应用价值。阳光1500V高压光伏系统和高压储能系统面临直流电弧故障风险。AI方法相比规则方法的适应性优势，支持阳光在故障检测算法中引入机器学习技术。特征提取结合领域知识的思路，可应用于阳光功率器件故障预测和异常检测。该研究强调资源受限设备...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年10月

卷积神经网络（CNNs）在多种类型的多电平逆变器故障检测中展现出了巨大潜力。尽管卷积神经网络性能卓越，但其可解释性仍是一项挑战。这是因为网络具有复杂的黑箱行为。因此，它们在实际应用中广泛采用不同模型方面带来了重大挑战。此外，仅依靠准确率是不够的，特别是在关键应用中，保持可信度和鲁棒性对于保护系统免受潜在损害至关重要。因此，本研究采用了一种名为梯度加权类激活映射（Grad - CAM）的可视化解释方法用于多电平逆变器的故障检测。Grad - CAM方法能够识别模型的重要特征并解释故障类型的检测结果...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于可解释深度学习的多电平逆变器故障检测技术具有重要的应用价值。作为全球领先的逆变器制造商，我们的产品线涵盖集中式、组串式及储能逆变器，其中多电平拓扑结构广泛应用于大功率场景。该技术通过卷积神经网络实现故障检测，并引入Grad-CAM可视化方法解决了深度学习"黑箱"问题...

Zhoucheng Xu · Kai Yang · Zexin Nie · Yalun Li 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月

光伏系统故障检测对运行安全至关重要。传统方法在正常运行条件下难以准确识别和定位故障，且依赖复杂传感器配置。本文提出一种基于主动阴影（AS）的故障检测方法，通过在光伏组件上引入主动遮蔽装置并按特定序列施加阴影，分析阵列输出功率变化，实现无需中断正常运行的快速故障检测与精确定位。构建基于串联子串的多层级高精度仿真模型，并定义识别系数（IC）评估算法性能，验证了该方法在复杂部分遮阴及短路、开路故障下适用于不同规模光伏阵列的故障定位能力。实际光伏阵列实验进一步证实了该方法的可行性与鲁棒性。

解读: 该主动阴影故障检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过主动遮蔽装置引入可控阴影序列，结合功率变化分析实现组件级故障精确定位，可集成至阳光电源现有MPPT算法框架，增强SG逆变器的智能诊断能力。该方法无需额外传感器配置，适合大规模光伏阵列快速巡检，...

Ushnik Chakrabarti · Binoy Kumar Karmakar · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年11月

在串联-并联配置的光伏阵列中，由于串联阻断二极管的存在，过流保护装置（OCPD）和接地故障保护装置（GFPD）难以检测故障，因故障电流被限制在保护阈值以下。现有方法多无法区分故障与局部遮阴，易导致误报。本文提出一种基于组串电流相关性的故障检测方法，可有效识别故障并区分局部遮阴。通过计算组串电流间的负相关阈值，实现故障判别。MATLAB仿真和小规模硬件实验验证了该方法在多种故障类型和天气条件下的有效性与实用性。

解读: 该组串电流相关性故障检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。该方法通过负相关阈值判别可有效区分故障与局部遮阴，解决了传统OCPD/GFPD在串联阻断二极管场景下的检测盲区问题，可直接集成到SG逆变器的组串电流监测模块中，提升故障诊断准确率并降低误报率...

Deepika Chhetija · Imran Khan · Zakir Hussain Rather · Suryanarayana Doolla · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年2月

摘要：分布式网络中逆变器接口分布式电源（IIDG）渗透率的不断提高可能导致电力孤岛的形成。由于IIDG的短路电流较低且短路行为不一致，这些电力孤岛面临着保护方面的问题。为解决这些问题，本文提出了一种基于负序功率、无需通信的电力孤岛保护方案，该方案利用在继电器端子处测量的本地电压和电流。详细阐述了利用该方案进行故障检测、方向识别和协调的原理。考虑了各种故障类型、故障初始角度和故障电阻，在国际大电网会议（CIGRE）低压基准网络和改进的IEEE 33节点网络上对该方案进行了验证。使该方案经历电机启动...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于负序功率的分散式保护方案直接契合我们在分布式光伏和储能系统领域面临的核心技术挑战。随着公司逆变器产品在配电网中的大规模部署，由逆变器接入的分布式电源（IIDGs）形成的孤岛运行模式已成为常态，而传统保护方案在低短路电流和非均匀故障特性下的失效问题，正是制约我们系统可...

Raouf Zerrougui · Riad Khenfer · Yacine Boussaadia · Abderrahmane Benabbas 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年8月

本文介绍了一种无线传感器网络（WSN）系统，该系统通过实时故障检测和自适应优化，在遮阴情况下提高光伏（PV）性能。该解决方案采用了五个经过精心布置的传感器以及基于Chipkit Max32的算法，该算法能够：1）通过动态电压 - 电流相关性以98.2%的准确率检测遮阴故障；2）利用阻抗映射以95.7%的精度定位故障；3）推荐旁路操作以限制功率损失。实验结果表明，与传统系统相比，该系统在遮阴情况下的功率输出提高了27.4%，响应时间为1.8秒（比学术领域的其他方案快60%），每个节点成本为23美元...

解读: 该无线传感器网络故障检测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。研究提出的分布式传感器节点架构可直接集成到SG系列光伏逆变器的组串级监测系统中，结合改进的故障识别算法，可显著提升阴影遮挡、热斑、组件失配等典型故障的检测灵敏度与定位精度。该方案对PowerTitan大型储能电...

Yuqi Liu · Yiquan Wu · Solar Energy · 2025年6月 · Vol.293

摘要 光伏（PV）组件的故障诊断技术对于保障光伏电站的稳定运行具有重要意义。智能故障检测方法的应用能够有效提高故障检测的准确性和效率。本文综述了近年来光伏组件故障诊断领域的最新研究进展，重点聚焦于基于电气特性参数和图像处理技术的故障检测方法。首先，介绍了光伏组件常见故障的类型、成因及传统诊断方法；接着，讨论了基于电气特性参数的故障检测技术，包括基于I-V特性曲线分析和数学模型的方法；随后，回顾了基于图像处理的故障检测技术，特别是无人机（UAV）辅助图像检测技术在光伏组件故障定位与识别中的应用，并...

解读: 该光伏组件故障诊断综述对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。基于I-V特性曲线分析的电气参数诊断方法可集成到逆变器MPPT优化算法中,实现实时故障预警;无人机辅助的图像检测技术与机器视觉结合,可增强iSolarCloud智能运维平台的预测性维护能力,提升电站巡检效率。...

Weiyu Yuan · Shu Cheng · Chang Liu · Chaoqun Xiang 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年9月

绝缘栅双极型晶体管（IGBT）的可靠故障检测对提升电力电子系统可靠性与性能至关重要。本文提出一种改进的序列/扩频时域反射法（STDR/SSTDR），通过交叉相关分析与多元线性回归提取反映器件状态的阻抗特征，并实现空间位置与阻抗响应的同步识别。引入信号频率与直流偏置的双调节机制，利用高频扩频信号增强主反射峰可辨性以精确定位，结合低频正偏激励抑制寄生效应，有效获取导通状态下IGBT芯片的阻抗特征。实验结果表明，该方法在多种IGBT开路故障检测中具有高精度与强鲁棒性，尤其在信号严重重叠与结构复杂条件下...

解读: 该STDR/SSTDR阻抗特征诊断技术对阳光电源功率器件可靠性提升具有重要价值。可直接应用于ST系列储能变流器、SG系列光伏逆变器及车载OBC的IGBT模块在线监测，通过双调节机制（高频定位+低频偏置）实现导通状态下芯片级故障精准识别，突破传统方法在复杂拓扑中的局限。该技术可集成至iSolarClo...

作者未知 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月

随着可再生能源发电渗透率的不断提高，并网逆变器的可靠运行是一项重要指标。并网多电平逆变器的可用性取决于在运行过程中能否正确识别故障开关（如果存在），以及能否实施容错调制技术，使逆变器即使在故障条件下也能继续运行而不跳闸。尽管多电平逆变器中大量的开关给故障检测和定位带来了挑战，但这也是一个优势，因为功率仍可通过其他路径流动。为实现这一目标，本文采用了基于 T 型的混合多电平拓扑结构，并设置了某些故障条件。所提出的故障检测方案首先通过监测由归一化相电流得出的绝对相位误差变量，快速识别故障相。随后，通...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于T型混合多电平逆变器的开关故障容错调制技术具有重要的应用价值。随着我们在大型光伏电站、储能系统及风电并网领域的业务拓展，系统可靠性已成为客户选择产品的核心指标，该技术恰好契合了我们提升设备可用性和降低运维成本的战略需求。 该技术的核心优势在于无需增加额外传感器即可...

Zaid Mahboob · M. Adil Khan · Ehtisham Lodhi · Tahir Nawaz 等5人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2024年9月

光伏（PV）产业易受太阳能电池制造缺陷的影响。为准确评估太阳能光伏组件的效能，识别制造缺陷势在必行。传统的工业缺陷检测主要依赖高技能检查员进行人工缺陷评估，导致识别结果具有随机性和主观性。基于深度学习的光伏或太阳能电池故障检测因其卓越的效率和适用性，已成为主要研究领域。因此，本研究引入了一个基于SegFormer的故障检测框架，以实现光伏组件视觉缺陷检测过程的自动化，并对缺陷进行伪彩色处理。所提出的基于SegFormer的框架能够有效地将缺陷分为五类：裂纹缺陷、正面栅线缺陷、互连缺陷、接触腐蚀缺...

解读: 该SegFormer语义分割技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。可直接集成至SG系列光伏逆变器的智能诊断模块，通过无人机红外巡检图像实现电池级故障精准定位，提升预测性维护能力。其轻量级Transformer架构适合边缘计算部署，可嵌入PowerTitan大型储能系统的B...

Ayobami S. Edun · Cody LaFlamme · Evan J. Benoit · Cynthia Furse 等5人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年11月

扩频时域反射法（SSTDR）已被用于检测电缆、飞机布线和光伏（PV）装置中的各类故障。一个显著的问题是，由于大多数使用反射法的方法都基于与已知基线的比较，系统或环境变化导致的基线变化可能会掩盖故障产生的反射信号，从而降低检测概率。对于远离测试设备的故障，这些变化的影响会更加严重。本研究的目的是在环境变化、系统变化以及线路不同位置的情况下，通过统计方法估算光伏阵列反射信号是否为故障的概率。我们的研究结果展示了在不同信噪比（SNR）条件下，当出现部分断开和完全断开故障时，在距离测试设备不同距离处检测...

解读: 该SSTDR故障检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。技术可集成至逆变器直流侧输入端，实现对组串高阻连接、断路及短路故障的在线监测，弥补传统IV曲线诊断对隐性故障识别不足的缺陷。其抗噪声能力强的特性适配复杂电磁环境下的大型地面电站应用。建议将反射法...

Mohammad Karimzadeh Kolamroudi · Oluwasegun Henry Jaiyeob · Mustafa Ilkan · Babak Safaeie · Solar Energy · 2025年11月 · Vol.301

摘要 在气候危机加剧和化石燃料枯竭的背景下，太阳能有望成为一种关键的可再生能源。尽管传统光伏（PVs）的效率有限，但聚光光伏-热（CPV/T）系统能够同时发电和产热，实现60%至80%的总效率，显著高于单独使用光伏系统所达到的效率。然而，CPV/T系统的性能高度依赖于辐照度波动、电池温度和跟踪误差等运行参数，这限制了其在实际应用中的广泛部署。人工智能（AI）技术，包括深度神经网络（DNNs）、强化学习（RL）以及混合算法，通过实现自适应热管理、故障检测、实时优化和高精度太阳跟踪，有效解决了上述问...

解读: 该CPV/T系统AI优化技术对阳光电源具有重要借鉴价值。文中深度神经网络实现的实时优化、故障检测和预测性维护技术,可直接应用于SG系列逆变器的MPPT算法优化和iSolarCloud平台的智能运维功能增强。AI驱动的热管理控制提升35%以上热稳定性的成果,对ST系列储能变流器的温控策略和PowerT...

A. Mellit · N. Blasuttigh · S. Pastore · M. Zennaro 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年4月

故障检测、定位和诊断对于提高光伏（PV）电站的效率和可靠性至关重要。本文利用机器学习（ML）平台（Edge Impulse）和红外图像开发了一种光伏模块故障诊断方法。其思路是开发一个TinyML模型，对光伏模块上常见的某些缺陷（如光伏模块脏污、短路和积沙等）进行分类，并通过将开发的TinyML模型集成到低成本、低功耗的微控制器（MCU）中来验证其可行性。为此，构建并使用了一个红外热成像图像数据库。然后，从准确性、硬件资源和推理延迟等方面对不同版本的MobileNet进行了评估和比较。仿真和协同仿...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于TinyML和红外热成像的光伏组件故障诊断技术具有显著的战略价值。该技术通过在低功耗微控制器上部署轻量级机器学习模型，实现了对污损、短路、沙尘沉积等常见故障的边缘端实时诊断，分类准确率达98%，这与我们智能运维体系的发展方向高度契合。 对于阳光电源的逆变器和智慧能...