融合多源监测数据的贝叶斯网络光伏阵列故障诊断方法优化研究

喻 聪 （ 中国电建集团贵州工程有限公司 ）

龚伟红 （ 中国电建集团贵州工程有限公司 ）

念 阳 （ 中国电建集团贵州工程有限公司 ）

Abstract

中东沙漠地区光伏电站长期处于极端高温、强沙尘和强紫外线环境，光伏阵列易发生沙尘遮蔽、局部热斑、组件隐裂等单一故障及电气-热学复合故障。现有方法多依赖单一监测数据，复合故障识别能力不足；传统全连接贝叶斯网络还存在节点关联冗余、推理耗时较长的问题。针对上述不足，本文提出融合红外温度、组串电流和逆变器运行参数的改进贝叶斯网络诊断方法。首先通过异常剔除、降噪、时序对齐和归一化完成异构数据预处理；其次依据光伏系统电热耦合机理重构网络拓扑，剔除无物理依据的冗余路径，并结合最大似然估计与专家先验知识对条件概率表进行自适应校正。基于沙特某1000MW沙漠光伏电站连续1年采集的200组实测样本验证，优化模型对沙尘诱发复合故障的诊断准确率为94.7％，综合平均准确率为94.9％；单次诊断收敛时间缩短40.1％，并发数据处理吞吐量提升68％。结果表明，该方法能够兼顾诊断准确性与实时性，可为大型沙漠光伏电站智能运维提供技术参考。

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