光伏阵列数学建模与健康状态评估方法综述OA

在全球化石能源短缺的背景下,光伏阵列作为光伏发电的核心部分,其健康运维愈发重要。系统梳理了光伏阵列的建模方法、参数辨识、特征提取与健康评估的研究现状。对比了基于等效电路、基于数值模拟和基于神经网络的建模方法:第1种建模方法的机理可解释但精度低;第2种方法适合复杂工况且精度较高;第3种方法属于黑箱模型,导致故障机理解释困难。参数辨识分为解析法和智能优化算法:前者模型参数辨识的精确度不足;后者利用解析初值缩小搜索空间,实现元启发算法优化目的;提出的组合法通过解析初值优化迭代过程,可兼顾计算速度与精度。在特征提取层面,分析了统计特征、信号分解与深度学习的表征差异,强调了I-V曲线标准化对抑制环境噪声的作用。为阐明健康评估与故障诊断的逻辑关系,基于光伏能效性能比和五级健康状态划分体系,制定了高效、精准的光伏阵列状态监测与智能运维方案。所构建的“机理建模→参数辨识→特征提取→状态评估”四位一体技术闭环,可为光伏阵列智能运维提供完整的方法论支撑。