分类辐照条件下光伏系统输出衰减可检测性的概率评估

《Systems》：Probabilistic Evaluation of Output Degradation Detectability in Photovoltaic Systems Under Classified Irradiance Conditions

　　光伏（PV）输出退化难以利用户外运行数据进行早期检测，因为其可能与由太阳辐照度和组件温度引起的正常输出变化相互重叠。本研究利用来自 3 kW 光伏试验台的 1 分钟电气和气象数据，构建了辐照度条件特定的相对误差分布，以评估光伏输出退化的可检测性。辐照度条件类别使用 K_D 和 POP_D 进行定义，以反映每日辐照度水平及其变化性。对于每个类别，根据拟合优度，采用高斯模型或基于核密度估计（KDE）的密度模型，从正常状态的相对误差分布构建了类别专属的参考分布。通过将实测功率降低 10%–50% 来模拟输出退化状态，并使用负对数似然（NLL）分数和右尾（RT）分数来评估正常状态与输出退化状态之间的可分离性。使用精确率-召回率曲线下面积（AUC-PR）、受试者工作特征曲线下面积（ROC-AUC）、召回率和 F1 分数对性能进行分析。结果表明，在高辐照度和低变化性条件下，10%–20% 的退化具有较高的可检测性；而在低辐照度或高变化性条件下，则需要 40%–50% 的退化才具有可检测性。在某些变化较大的类别中，右尾分数通过反映输出退化所引起的方向性右移，改善了基于阈值的检测性能。这些发现表明，光伏退化检测应采用辐照度条件特定的参考分布以及方向性退化信息，而非使用单一参考分布。