基于多模态的光伏系统故障检测与诊断研究综述：融合技术与注意力机制

《IEEE Access》：A Review on Multimodal-Based Fault Detection and Diagnosis in Photovoltaic Systems: Fusion and Attention Mechanisms

　　

摘要：

光伏系统的可靠性与效率对于确保现代电网的稳定性和可持续性至关重要，尤其是在可再生能源整合程度不断加高的背景下。然而，光伏系统会面临各种不同的环境与运行条件，这些条件可能导致各类故障，进而降低发电量并缩短系统使用寿命。传统的故障检测与诊断方法通常依赖单一来源的测量数据以及人工设计的特征，这在复杂的实际环境中限制了其适应能力和诊断精度。在此背景下，多模态学习作为一种极具前景的技术范式应运而生，它利用电气、热学、视觉和环境信息等不同类型的数据源，提升故障检测的准确性与稳定性。本文综述了基于多模态的光伏系统故障检测与诊断领域的最新进展，重点介绍了有助于实现跨领域特征有效整合的融合策略与注意力机制。我们分析了数据层、特征层和决策层的关键方法，以及那些利用注意力机制来动态调整不同数据重要性的混合架构。同时，还深入探讨了数据异质性、传感器同步问题、故障样本不平衡以及实时处理等关键研究挑战。此外，本文还研究了基于变换器的架构、自监督表示学习、边缘智能诊断以及隐私保护型联邦学习等新兴方向，这些技术有望为可扩展且具备可解释性的光伏系统故障诊断提供支持。总体而言，本综述为构建面向下一代光伏系统的智能、自适应且具备强韧性的故障检测与诊断框架提供了清晰的路径。