Performance Analysis and Detection Faults of Photovoltaic Panels

Abstract

"Failures in photovoltaic (PV) power systems, whether due to manufacturing defects, material and electrical failures resulting from weather conditions, can significantly reduce efficiency and energy production, as well as compromise the overall safety and reliability of the PV installation. Swift detection and diagnostic isolation methods are essential for high operational safety, efficiency, and system reliability in PV cell installations. This work is part of the detection and identification of sensor devices and material failures in PV power systems using a modern technology based on artificial intelligence. In the first step of this work, we employed a Model-based method (residual), and in the second part of the work, we utilized a Signalbased method (artificial intelligence) to identify and classify types of failures in PV systems. The results obtained clearly demonstrate the performance of the developed networks in quickly detecting the occurrence of failures, estimating their durations, as well as providing strong decision-making capabilities in identifying the type of failure in the PV system" "يمكن أن يؤدي الفشل في أنظمة الطاقة الكهروضوئية ، سواء كان ذلك بسبب عيوب التصنيع أو الأعطال المادية والكهربائية الناتجة عن الظروف الجوية ، إلى تقليل الكفاءة وإنتاج الطاقة بشكل كبير ، فضلاً عن الإضرار بالسلامة والموثوقية الشاملة للتركيب الكهروضوئي. تعد طرق الكشف والعزل التشخيصي السريعة ضرورية لتحقيق السلامة التشغيلية العالية والكفاءة وموثوقية النظام في تركيبات الخلايا الكهروضوئية. يعد هذا العمل جزءًا من الكشف عن أجهزة الاستشعار وتحديد الأعطال المادية في أنظمة الطاقة الكهروضوئية باستخدام تقنية حديثة تعتمد على الذكاء الاصطناعي. في الخطوة الأولى من هذا العمل ، استخدمنا طريقة قائمة على النموذج (متبقية) ، وفي الجزء الثاني من العمل ، استخدمنا طريقة تستند إلى الإشارة (الذكاء الاصطناعي) لتحديد وتصنيف أنواع الفشل في الأنظمة الكهروضوئية. توضح النتائج التي تم الحصول عليها بوضوح أداء الشبكات المطورة في الكشف السريع عن حدوث الأعطال ، وتقدير مدتها ، فضلاً عن توفير قدرات قوية لاتخاذ القرار في تحديد نوع الفشل في النظام الكهروضوئي."