基于数字孪生技术和随机森林算法的光伏组件故障诊断方法研究

袁昕

doi:10.19911/j.1003-0417.tyn20250302.01

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基于数字孪生技术和随机森林算法的光伏组件故障诊断方法研究

更新时间：2026-06-07

- 基于数字孪生技术和随机森林算法的光伏组件故障诊断方法研究
- Issue 5, Pages: 62-69(2026)
- 作者机构：
  
  中核汇能江苏能源有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19911/j.1003-0417.tyn20250302.01
  CLC： TM615;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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袁昕. 基于数字孪生技术和随机森林算法的光伏组件故障诊断方法研究[J]. 2026, (5): 62-69.
DOI：

袁昕. 基于数字孪生技术和随机森林算法的光伏组件故障诊断方法研究[J]. 2026, (5): 62-69. DOI： 10.19911/j.1003-0417.tyn20250302.01.

摘要

随着光伏发电装机规模的不断扩大，光伏组件故障诊断成为提升光伏电站运维效率的关键问题。受限于一些光伏电站的复杂地形和恶劣环境，传统的人工巡检方式难以满足实时、准确的光伏组件故障诊断需求。基于此，提出了一种基于数字孪生技术和随机森林算法的光伏组件故障诊断方法。首先构建了包含物理实体层、虚拟模型层、数据交互层、服务应用层和孪生数据层的光伏电站数字孪生系统5维模型；然后基于时间系数优化的光伏组件运行参数与仿真数据融合分析，结合随机森林算法实现了光伏组件的故障诊断和分类；最后以某光伏电站为例，对所提出的光伏组件故障诊断方法进行了实验验证。研究结果表明：构建的光伏电站数字孪生系统成功实现了物理实体与虚拟模型之间的实时交互，精准反映了光伏电站的运行状态。针对光伏组件的正常、开路、短路、阴影遮挡和热斑这5种运行状态，所提出的光伏组件故障诊断方法的故障分类准确率较高，可显著提升光伏电站的运维效率；但分类结果仍存在一定的误判率，且不同天气条件下光伏组件故障分类的准确率存在差异。研究结果可为光伏电站的智能化运维提供可靠的技术支持。

Abstract

关键词

Keywords

references

陶飞,刘蔚然,张萌,胡天亮,戚庆林,张贺,隋芳媛,王田,徐慧,黄祖广,马昕,张连超,程江峰,姚念奎,易旺民,朱恺真,张新生,孟凡军,金小辉,刘中兵,何立荣,程辉,周二专,李洋,吕倩,罗椅民.数字孪生五维模型及十大领域应用[J].计算机集成制造系统,2019(01).

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