检测屋顶太阳能电池板问题的智能算法

在新南威尔士大学和悉尼科技大学，研究人员设计了创新算法，旨在识别降低太阳能电池板效率的各种问题，例如布线问题、性能下降和阴影。

 

新南威尔士大学光伏与可再生能源工程学院高级讲师Fiacre Rougieux强调，这项技术可以显著提升光伏系统的故障诊断水平。他强调了该技术能够检测削波、跳闸和输出限制等问题，并称其对澳大利亚住宅和商业太阳能系统的管理人员来说是一项变革性的发展。

 

“通过每五分钟从逆变器和电源点获取一次数据，我们的算法可以精确地查明性能问题，从而促进及时纠正并提高能源输出，”Rougieux 解释道。

 

该项目是新南威尔士州智能传感网络项目的一部分。团队引入了一种采用传感器和多种分析技术的双层诊断方法。该方法解决了太阳能电池板效率低下的问题。由于可预防的问题，太阳能电池板效率低下每年在全球范围内造成约 70 亿澳元（46 亿美元）的损失。

 

Rougieux 介绍了他们开创性的方法，该方法利用交流电数据广泛识别诸如发电完全中断和系统跳闸等问题。该方法用途广泛，可与任何逆变器或电源点跟踪系统兼容。

 

此外，研究人员还设计了一种更精细的算法，能够同时融合交流和直流数据。这使得研究人员能够对特定问题（例如太阳能电池板串中的遮光和连接问题）进行更详细的检查和分类。Rougieux 指出，这种先进的诊断工具结合了统计规则和机器学习，能够解决传统方法无法解决的问题。

 

这项新开发的技术已成功整合到全球可持续能源解决方案公司目前使用的商业平台中，该平台用于监管超过100兆瓦的太阳能装置。悉尼科技大学团队负责人Ibrahim Ibrahim表示，这项整合已覆盖超过1200个光伏系统。

 

易卜拉欣强调了这项技术的重大影响，并指出它促进了积极主动的管理策略，这些策略不仅能够最大限度地提高能源产量，还能提升系统的整体可靠性。“这项技术进步在全球范围内减少了数十亿美元的可预防损失，为光伏系统所有者节省了可观的成本，”他表示。

 

Fiacre Rougieux 进一步解释了该软件的实际优势，尤其是在减少对昂贵的现场承包商诊断性能问题的依赖方面。他讲述了一个案例：当地议会的太阳能系统在维护合同下，五个月来一直表现不佳，却未被发现。“我们的算法几乎立即识别出了问题，揭示了承包商维护的系统中大量未被发现的问题，”Rougieux 透露道。

 

该团队正在积极完善这些算法。他们的目标是扩展该技术的诊断能力，使其涵盖更广泛的问题，例如遮光、污染以及复杂的电网侧故障，从而拓宽解决方案的范围和有效性。

 

利用先进技术提高太阳能效率

 

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