新能源光伏发电系统中的故障诊断与故障处理策略研究

一、引言

在全球能源转型的大背景下，新能源光伏发电凭借清洁、可再生等优势，成为应对能源危机与环境问题的关键力量。然而，其系统运行易受多种因素干扰，故障频发。从组件老化到环境影响，从硬件损坏到软件故障，任何环节出问题都可能大幅降低发电效率，甚至引发安全隐患。因此，深入研究故障诊断与处理策略，对保障系统稳定、高效运行，推动光伏产业持续发展具有重要意义。

二、新能源光伏发电系统常见故障类型

2.1 光伏组件故障

光伏组件是发电系统的核心部分，长期暴露在户外恶劣环境中，极易出现故障。组件表面易积累污垢，如灰尘、鸟粪等，阻挡光线照射，降低光电转换效率；材料老化会导致组件性能衰退，输出功率下降；裂纹的产生可能源于机械应力、温度变化等，影响组件内部电路连接，严重时引发开路故障；热斑效应则是因部分电池片被遮挡或性能差异，在工作时发热异常，加速组件损坏，甚至引发火灾。

2.2 逆变器故障

逆变器负责将光伏组件产生的直流电转换为交流电，其故障对系统影响重大。逆变器无法启动可能是由于电源故障、内部电路损坏或软件故障；频繁跳闸常由过载、短路或过压等问题引起，这不仅影响电能输出，还可能损坏设备；输出功率异常表现为实际输出功率低于额定值，原因包括逆变器效率降低、器件老化、散热不良等，严重影响系统发电能力。

2.3 电缆和连接器故障

电缆和连接器承担着传输电能的重要任务。电缆长期使用会因老化而导致绝缘性能下降，易引发短路或漏电事故；连接器接触不良则会增大接触电阻，造成电能损耗，甚至使连接部位过热，损坏设备。此外，恶劣的自然环境，如高温、潮湿、紫外线照射等，会加速电缆和连接器的老化，增加故障发生概率。

三、新能源光伏发电系统故障诊断方法

3.1 基于传统技术的诊断方法

传统故障诊断主要依据设备的物理特性，如温度、电流、电压等信号。通过人工使用专业仪器直接接触设备进行实时测量，当设备温度超出正常范围，可能预示着短路或过载等故障。这种方法直观且易于实施，但在大规模光伏电站中，设备分布广泛，人工巡检耗时费力，难以全面、及时地发现所有问题，随着电站规模扩大，其局限性愈发明显，逐渐被更先进的技术取代。

3.2 基于传感器的诊断方法

该方法通过在光伏系统设备上安装多种传感器，如温度传感器、电流传感器、电压传感器等，实时采集设备运行数据，以此监控设备状态，及时察觉异常。例如，监测光伏组件的输出电流和电压，能直观了解发电效率是否正常，一旦出现异常，可立即向维护人员发出警示。其诊断及时性和准确性较高，能有效缩短设备停机时间。然而，传感器的精度和性能直接关系到诊断结果的可靠性，需定期校准和维护。同时，面对海量的传感器数据，如何高效处理与分析也是该方法面临的挑战。

3.3 基于数据分析的智能化诊断方法

随着大数据和人工智能技术的飞速发展，基于数据分析的智能化诊断成为光伏系统故障检测的重要趋势。此方法借助传感器采集的数据，运用深度学习、机器学习等算法进行深入分析，从而精准识别故障模式。通过对神经网络或支持向量机（SVM）进行训练，系统能够从大量历史运行数据中挖掘潜在故障模式，提前预测故障，显著提高检测准确性，减少停机时间和维护成本。尽管该技术对数据量和计算能力要求较高，但在提升光伏系统可靠性与效率方面潜力巨大，正逐步成为未来光伏系统管理的核心技术之一。

四、新能源光伏发电系统故障处理策略

4.1 光伏组件故障处理

针对光伏组件表面污垢，应制定科学的定期清洗计划，结合当地气候特征与污染程度动态调整清洗频率，例如多尘地区每两周清洗一次，多雨地区可延长至每月一次，清洗时采用中性清洁剂配合软质毛刷，避免划伤组件表面镀膜，同时借助无人机搭载高压喷雾系统实现大面积高效清洗，确保组件表面透光率维持在 95% 以上，最大限度减少光线遮挡造成的效率损失；对于老化、裂纹和热斑故障，需建立三级检测机制，每日通过监控系统筛查组件电流电压异常数据，每周利用红外热成像仪对电站进行全域扫描，每月组织专业人员进行逐块组件外观检查，重点关注电池片边缘是否出现暗纹、封装层是否起泡，一旦发现热斑区域超过 0.5cm² 或功率衰减超过 20% ，立即启用备用组件进行更换，更换过程中严格遵循防静电操作规程，确保新组件与原有阵列的电参数匹配度在 98% 以上，同时在组件选型阶段引入气候适应性测试指标，优先选用通过 - 40^∘C 至 85^∘C 极端温度循环测试、抗紫外老化等级达到 UVB-313 标准的产品，从源头降低故障发生概率。

4.2 逆变器故障处理

为减少逆变器故障，需实施全生命周期维护方案，每月对逆变器内部进行除尘处理，检查 IGBT 模块与散热片之间的导热硅脂是否老化干涸，每季度检测直流输入端子的紧固力矩是否符合厂家标准（通常为 3.5-5N・m），确保散热风扇转速维持在 2800r/min 以上，当环境温度超过 40^∘C 时自动启动备用散热系统；通过工业物联网平台实时采集逆变器的输出谐波畸变率、转换效率等 28 项关键参数，设置三级预警阈值，当数据超出正常范围 10% 时触发黄色预警并自动推送检修提示，超出 20% 时启动红色预警并切断并网开关，避免故障扩大；对于软件故障，建立固件定期更新机制，每季度由厂家工程师远程升级系统程序，修复脉冲宽度调制算法漏洞，提升动态响应速度；若检测到电容鼓包、电感烧毁等硬件损坏，采用模块化更换方案，在断电 15 分钟内完成故障模块替换。

4.3 电缆和连接器故障处理

定期检查电缆和连接器时，采用 "望闻问切" 四步法，观察电缆表皮是否出现龟裂、鼓包或护套脱落，聆听连接器插拔时是否有异常火花声，测量绝缘电阻值（要求 ≥100MΩ ），触摸连接点温度（正常应低于环境温度5°C ），每月使用电缆故障测试仪对直流电缆进行耐压测试（施加 1.5 倍额定电压持续 1 分钟），确保绝缘层无击穿现象；对于户外连接器，选用 IP68防护等级的 MC4Plus 型号，接触面采用镀金处理（厚度 ），连接时涂抹专用硅基润滑脂，并用扭矩扳手按 8⋅10N⋅m 标准紧固，接口处缠绕三层防水胶带后加装防晒保护罩；发现电缆老化或连接器接触不良时，实施 "截断重接" 工艺，将老化段电缆整段切除，采用压接式端子重新连接，压接深度控制在端子长度的 2/3，压接后进行拉力测试（ ≥150N ），确保机械强度达标。

五、结论

新能源光伏发电系统作为可持续能源发展的重要组成部分，其稳定运行至关重要。通过对常见故障类型的分析，明确了光伏组件、逆变器以及电缆和连接器故障的表现形式与成因。采用基于传统技术、传感器以及数据分析的智能化故障诊断方法，能够及时、准确地发现故障。针对不同故障类型制定的处理策略，如定期清洗组件、维护逆变器、检查电缆和连接器等，可有效解决故障，保障系统正常运行。未来，随着人工智能、物联网等技术的不断发展，光伏发电系统的故障诊断与处理将更加智能化、高效化，进一步提高系统的可靠性与发电效率，为全球能源转型提供有力支撑。

参考文献

[1] 徐靖渝. 新能源发电系统中储能技术的集成应用[J]. 电站辅机,2025,46(02):26-28.

[2]张玉涛.新能源光伏发电场运维安全与防误控制研究[J].通讯世界,2025,32(06):79-81.

[3]张雷.光伏新能源发电系统电气性能优化技术研究[J].电气技术与经济,2025,(06):35-37.