冯宗海 蔡 广 曾华锋 冯春海

（华能海南清洁能源分公司,海南 海口 570311）

1 绪论

据统计，2015年中国光伏发电新增装机容量为15.13 GW。到2019年，新增光伏装机容量达30.1 GW。2021—2022年的需求有望分别达到160 GW、190 GW，恢复较快增长速率。考虑容配比因素，预计2020—2022年全球光伏组件需求有望达到134 GW、180 GW、210 GW[1]。

从行业发展来说，当前我国光伏产业发展正处于从追求规模与速度向重视效益与质量转变的关键时期。光伏产业经过快速发展，成为我国可以参与国际竞争的新兴产业。我国光伏产业正在从规模化向质量化发展。充分利用物联网、云计算、大数据、智能硬件、移动宽带互联网等信息技术，推动光伏产业从自动化向智能化升级，加快实现智能制造和智能应用，已成为产业发展的必然趋势[2]。光伏阵列排列状况复杂，光伏电站外部环境多变，这些都使得光伏阵列故障检测困难，光伏阵列红外图像分割效果难以令人满意。传统的故障检测手段在大规模的光伏阵列中并不适用，因此发展智能光伏诊断既符合国家对光伏产业发展的要求，也顺应了光伏诊断的发展趋势，对于提升我国光伏产业的发展质量与效率，具有战略性意义。

依据光伏阵列异常发热进而影响光伏组件功率的特性，光伏阵列故障诊断一般分为两大类：基于电气特性的故障诊断方法和红外测量的故障诊断方法。电气测量法大都利用单一参数进行故障诊断，虽然在一定程度上通过数据挖掘解决了故障定位问题，但是依旧难以直接对光伏组件进行精确的故障定位。……