一种基于RBF神经网络的光伏组件隐裂故障诊断方法

本发明提供一种光伏组件隐裂故障的诊断方法，包括：获取光伏组件I‑V输出特性曲线，通过I‑V输出特性曲线计算太阳能电池的模型参数，依靠隐裂故障与模型参数的对应关系，从中提取出用于诊断隐裂故障的特征量，再运用RBF神经网络模型判断光伏组件是否存在隐裂故障以及隐裂故障的严重程度。最后，通过改进后的加权欧式距离算法定量计算隐裂故障的程度值。该方法无需依靠精密仪器设备，只需利用光伏组件的输出特性曲线即可实现隐裂故障的诊断，有助于节约光伏电站的运维成本。