1. 研究目的与意义
当今世界所面临的严重的生态环境问题，其中一个重要原因是人类社会对于化石燃料的过度开采和使用[1]。因此，发展可持续的、对环境更友好的、清洁绿色的能源成为了世界上所有国家共同的努力方向。2020年9月，我国正式提出“碳达峰、碳中和”目标，将其作为一项重点工作纳入“十四五”规划。目前，已经得到了一定程度推广和使用的新能源包括太阳能、风能以及水力等，其中太阳能 (光伏发电) 产业在最近几年发展迅速。太阳能是一种可持续、可再生、清洁并且技术较为成熟的新能源，拥有广阔的发展前景[2]。中国光伏行业协会发布的最新数据显示，2022年，我国光伏制造端多晶硅、硅片、电池、组件产量同比增长均超 55%，产值超 1.4 万亿元，同比增长 95%以上；新增装机 87.41GW，同比增长 59.3%，其中集中式光伏新增 36.3GW，同比增长 41.8%，分布式光伏新增 51.1GW，同比增长 74.5%，光伏产品出口总额约 512.5 亿美元，同比增长 80.3%[3]。
放眼世界，围绕《巴黎协定》 (TheParis Agreement) 各国制定了一系列的环境保护、能源减排政策，新能源行业在一系列政策的驱动下，不可逆转地走向了时代的风口[4]。2021年全球光伏装机容量达到迅速增加到170GW，其中欧洲增加34%，韩国增加7%，美国增加39.6%，印度增加21.8%[5]。调查数据显示，保守场景下，预计2025年全球新增装机容量将达到270GW，2022-2030年均复合增长率将达到6.18%[6]。
光伏产业将会是未来十年的一片蓝海，它会大范围、大规模、多层次地遍及世界各个角落。大力发展光伏产业对于实现“双碳”目标具有十分重要的意义，在大力发展光伏产业的同时存在的安全问题不容忽视。安全问题主要包括光伏电站运行过程中发生故障处理不及时导致的汇流箱烧坏，进而影响到变压器失压，波及远端电网，导致跳闸进而引发大范围停电；以及站内故障处理不及时发生的人员伤亡等安全问题。对光伏组件的故障诊断不但可以增加光伏电站的安全运行周期[7]，还可以通过减少停电时间来提高发电周期，从而提高光伏年利用率，降低年衰减率，进而提高光伏发电系统的安全性和经济性[8]。因此，无论是分布式光伏发电系统，还是大型光伏电站，针对光伏组件的故障诊断都是重要环节，研究并设计行之有效的光伏组件故障诊断系统越来越受到学界和业界的重视。
2. 研究内容和预期目标
一、主要研究内容：
1. 研究光伏板的发电特性：通过相关资料与文献学习了解光伏组件的发电原理，并在Simulink平台上搭建可运行的光伏阵列仿真模型；
2. 研究电气数据采集方法：通过相关资料研究如何组件传感器网络，采集光伏阵列运行过程中的各项参量，并基于实验级的光伏阵列，构建一套可行的数据采集系统；
3. 研究的方法与步骤
一、拟采用的研究方法
整个BOA-SAE-CB模型由两个部分组成：经过贝叶斯寻优算法 (BOA) 优化后的堆叠式自动编码器网络 (SAE) 以及CatBoost平衡树网络 (CB) ，图3.1是算法结构图。SAE由若干个自动编码器 (AE) 组成，每个AE又由编码器层与解码层组成，编码层与解码层是共享权值、偏置独立且结构对称的神经网络隐藏层，图3.2是AE结构图。SAE区别于AE的地方在于，AE会先对原始数据进行编码，得到其低维映射后再进行解码还原，因此AE可用于筛除数据中的无用信息，根据残差来评判AE模型的优劣；SAE仅仅将每一个训练好的AE的编码层进行堆叠，不包含解码层，因此经过若干次层层编码后得到是原始数据的深层特征[30]。CB是由若干个平衡树作为基学习器的集成学习模型，由所有基学习器的预测结果加权求和作为整个模型的输出结果，CB使用了创新的Ordered Boosting方法，将用于学习的数据和评价学习结果的数据区分开来，解决了预测偏移的问题，其模型训练过程及结构如图3.3所示。
4. 参考文献
[1] 邹才能,马锋, 潘松圻, et al. 论地球能源演化与人类发展及碳中和战略 [J]. 石油勘探与开发, 2022, 49(02): 411-28.
[2] 孙赵伟.迈向2060年的中国碳中和 [D]; 东北财经大学, 2022.
[3] 叶伟.我国光伏行业实现量利齐升 [N]. 2023-02-27.
