赵博超，马嘉骏，崔磊，栾文鹏*，朱静

（1.天津大学电气自动化与信息工程学院智能电网教育部重点实验室，天津 300072；2.中国华能集团有限公司华能江苏综合能源服务有限公司，江苏 南京 210015）

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太阳能光伏发电是一种清洁、可再生、无污染的新型能源，在多项利好政策落地和平价上网实现的扶持下，相关技术和产业在国内发展迅猛。据报道，中国新增装机量、分布式装机量以及分布式占比均屡创新高。截至2021 年底，光伏新增装机规模达到54.88 GW，同比增长13.9%。分布式装机量约占全部新增装机量的53.4%，达到29.28 GW［1］。无论是对于大型光伏发电企业还是部署了分布式光伏系统的用户，如何兼顾发电安全和经济收益都是其关注的核心问题。光伏发电系统运行状态将直接影响其发电效率和能力，进而影响系统安全性和经济效益。然而，考虑到环境和操作条件的复杂性以及光伏发电系统自身的特点，硬件故障、组件老化、阴影遮盖以及光伏板污染等异常情况时有发生［2］，不仅会导致能源浪费，还会增加维护成本并影响发电效率和稳定性。因此，光伏发电异常检测是系统运维决策制定中的重要环节［3］。

当前光伏发电系统异常检测方法主要分为两类：一类是在光伏组件层面直接定位和检测的方法，通常借助传感器并结合图像识别、红外线、热成像技术［4］；另一类是数据分析方法，通过对光伏发电系统电气数据及环境数据进行建模与分析来检测异常状况［5］。后者可进一步分为直接法和间接法［6］。……