论文部分内容阅读
分析了光伏组件在局部阴影或异常老化状态下的输出特性,提出了一种基于决策树算法的光伏组件在线诊断局部阴影或异常老化的判断方法。同时分析了在这两种状态下填充因子FF、斜率因子K和输出电流比Im/Isc的变化规律,结合光伏组件的四个输出参数(最大功率点电压Um和电流Im、开路电压Uoc和短路电流Is)一起作为属性集合,用于提供给决策树生成算法自由选择合适的属性生成故障诊断决策树。实际应用中,只要获得需要的属性数据即可通过生成的决策树诊断出光伏组件的工作状态。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。