光伏系统故障检测新突破：经典机器学习与数据集精简技术的简化重构

光伏系统面临多种故障挑战，传统保护装置常失效。为解决这一问题，Amir Nedaei等提出基于经典机器学习(ML)的聚合模型，通过水平简化(减少类别)和垂直简化(RF特征选择)技术优化训练过程。实验显示该方法在两种场景下分别达到100%和99.41%的测试准确率，为PV阵列保护提供了简单高效的解决方案。

　　

光伏系统作为清洁能源的重要代表，其稳定运行却面临着诸多挑战。在户外环境中，光伏阵列持续暴露于各种电气故障和环境应力之下，从线路短路到组件退化，这些故障不仅影响发电效率，更可能引发安全隐患。传统保护装置如过电流保护装置(OCPD)和接地故障检测中断器(GFDI)常常"力不从心"，特别是在低失配条件或高阻抗故障时，故障症状容易被最大功率点跟踪(MPPT)的动态运行所掩盖。

面对这一行业痛点，伊朗德黑兰理工大学(Amirkabir University of Technology)的研究团队另辟蹊径，重新审视经典机器学习算法在光伏故障检测中的应用价值。他们创新性地提出了一种基于序列消除过程(SPE)的聚合模型，通过系统性地筛选最优算法组合，在保证检测精度的同时大幅简化模型复杂度。这项突破性研究发表在《Results in Engineering》期刊上，为光伏系统的智能保护提供了新思路。

研究团队采用了三项关键技术方法：首先从光伏阵列I-V曲线的五个预定义点提取数据；其次运用欧氏距离计算衍生出十个特征参数；最后通过随机森林(RF)算法进行特征优选。实验基于6×3光伏阵列实测数据，设置了包含正常状态、阵列退化(ARRDEG)、线路故障(LL)等不同故障类型的测试场景。

研究结果显示，通过水平简化技术减少类别数量，能有效提升模型训练效率。在第一个实验场景中，包含正常状态、三种LL故障和阵列退化的五分类任务，最终形成的三分类器聚合模型(SVM线性核、逻辑回归LR和ID3决策树)实现了100%的测试准确率。第二个场景增加开路过故障(OC)和串退化(STRDEG)后，模型在七分类任务中仍保持99.41%的高准确率。特征选择方面，随机森林算法成功识别出最具判别力的特征，如f₅、f₈等欧氏距离特征，显著降低了数据维度。

值得注意的是，该方法特别关注了传统检测中最棘手的"临界条件"——即仅涉及少量光伏模块的高阻抗故障。如图3所示，当10个模块中仅有1个发生20Ω高阻抗故障时，其工作点变化微乎其微。而提出的模型却能准确识别这类极易被传统保护装置忽略的隐患。

与现有技术相比，该研究具有三大创新：一是首创将欧氏距离应用于I-V曲线特征提取；二是通过SPE流程系统筛选最优算法组合；三是验证了模型在临界故障条件下的卓越性能。如表9所示，该方法在保持高精度的同时，所需计算资源显著低于深度学习等复杂模型，更适合在资源受限的环境中部署。

这项研究为光伏故障检测领域带来了重要突破，其提出的简化框架既保留了经典机器学习算法的优势，又通过创新的训练策略克服了传统方法的局限性。特别是在当前光伏系统规模不断扩大、故障类型日益复杂的背景下，这种兼顾准确性与实用性的解决方案，为行业提供了一条可靠的技术路径。未来，该方法有望与物联网(IoT)技术结合，推动光伏电站智能化运维的进一步发展。