Enhancing Photovoltaic System Reliability and Performance Through Fault Detection and fault control

Abstract

Photovoltaic (PV) systems hold immense potential for clean energy generation, but their performance and reliability are often hampered by hidden faults. This research explores innovative fault detection and control techniques to unlock the full potential of PV systems. We delve into: Identifying and analyzing common PV faults, including mismatched modules, shading, inverter issues, and connection failures, highlighting their impact on energy output and system lifespan. Implementing advanced detection methods, ranging from traditional data analysis to cutting-edge artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms, for early and accurate fault diagnosis. Developing proactive control strategies, such as smart module bypass diodes and adaptive inverter control, to mitigate fault effects and maximize energy production. Evaluating the effectiveness of these techniques through simulations and real-world system deployments, quantifying improvements in reliability, performance, and energy yield.تمتلك الأنظمة الكهروضوئية (PV) إمكانات هائلة لتوليد الطاقة النظيفة، ولكن لها غالبًا ما يتم إعاقة الأداء والموثوقية بسبب الأخطاء الخفية. يستكشف هذا البحث تقنيات مبتكرة للكشف عن الأخطاء والتحكم فيها لإطلاق الإمكانات الكاملة للأنظمة الكهروضوئية. نحن التعمق في: تحديد وتحليل الأخطاء الكهروضوئية الشائعة، بما في ذلك الوحدات غير المتطابقة، التظليل، ومشاكل العاكس، وفشل الاتصال، وتسليط الضوء على تأثيرها على إنتاج الطاقة و عمر النظام. تنفيذ طرق الكشف المتقدمة بدءاً من البيانات التقليدية تحليل الذكاء الاصطناعي المتطور (AI) وخوارزميات التعلم الآلي، في وقت مبكر وتشخيص الخطأ بدقة. تطوير استراتيجيات التحكم الاستباقية، مثل الوحدة الذكية تجاوز الثنائيات والتحكم في العاكس التكيفي، للتخفيف من آثار الخطأ وزيادة الطاقة إلى أقصى حد إنتاج. تقييم فعالية هذه التقنيات من خلال المحاكاة والعالم الحقيقي عمليات نشر النظام، وقياس التحسينات في الموثوقية والأداء وإنتاجية الطاقة.