融合嵌入式与TinyML的光伏组件智能运维方案

陶浩; 刘宁靖; 黄晓宏; 李龙斌; 潘彦霖; 陈刚

doi:10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.014

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融合嵌入式与TinyML的光伏组件智能运维方案

新能源技术 | 更新时间：2026-09-10

- 融合嵌入式与TinyML的光伏组件智能运维方案
- Intelligent Operation and Maintenance Scheme for Photovoltaic Modules Integrating Embedded Systems and TinyML
- 发电设备 2026年40卷第5期页码：418-426
- 作者机构：
  
  智信能源科技有限公司，武汉 430206
- 作者简介：
  
  陶浩（1990—），男，工程师，从事新能源方向的智能运维技术研究工作。E-mail：taohao515@foxmail.com
- 基金信息：
- DOI：10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.014
  中图分类号： TK51;TP368
- 收稿：2025-11-04，
  
  修回：2025-12-09，
  
  纸质出版：2026-09-15
- 稿件说明：
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陶浩,刘宁靖,黄晓宏,等.融合嵌入式与TinyML的光伏组件智能运维方案[J].发电设备,2026,40(5):418-426.

TAO Hao,LIU Ningjing,HUANG Xiaohong,et al.Intelligent Operation and Maintenance Scheme for Photovoltaic Modules Integrating Embedded Systems and TinyML[J].POWER EQUIPMENT,2026,40(05):418-426.
陶浩,刘宁靖,黄晓宏,等.融合嵌入式与TinyML的光伏组件智能运维方案[J].发电设备,2026,40(5):418-426. DOI： 10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.014.

TAO Hao,LIU Ningjing,HUANG Xiaohong,et al.Intelligent Operation and Maintenance Scheme for Photovoltaic Modules Integrating Embedded Systems and TinyML[J].POWER EQUIPMENT,2026,40(05):418-426. DOI： 10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.014.

摘要

为实现光伏电站运维的智能化与精细化，提出一种基于嵌入式边缘计算与微型机器学习（TinyML）的组件级监控方案。该方案构建了“传感节点‒边缘网关‒云平台”3层架构。通过在组件侧部署嵌入式传感节点采集电流电压（

I⁃V

）数据；在汇流箱处部署边缘智能网关，内置轻量化人工智能（AI）模型，实时分析

I⁃V

曲线特征，实现热斑、老化等故障的精准定位与分类；最终将诊断结果上传至云端。本方案通过将计算能力下沉至网络边缘，有效减轻了数据通信负担，实现了故障的实时发现与精准定位，为构建高效、低成本的光伏电站智能运维体系提供了一种新颖的设计思路。

Abstract

To achieve intelligent and refined operation and maintenance of photovoltaic power stations， a module-level monitoring scheme based on embedded edge computing and tiny machine learning（TinyML） was proposed. A three-layer architecture consisting of sensing nodes， edge gateways and cloud platforms was constructed. Embedded sensor nodes were deployed on the component side to collect current and voltage

（I

V）

data. Edge intelligent gateways were deployed at the combiner boxes， with built‑in lightweight artificial intelligence（AI） models， to analyze

curve characteristics in real time for accurate localization and classification of faults such as hot spots and aging. Finally， the diagnostic results were uploaded to the cloud. By sinking computing power to the network edge， this scheme effectively reduces the data communication load， achieves real-time detection and accurate localization of faults， and provides a novel design idea

for building an efficient and low-cost intelligent operation and maintenance system for photovoltaic power stations.

关键词

Keywords

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