本研究综述聚焦于太阳能光伏发电智能诊断系统的发展现状与趋势，探讨了该领域内的关键技术、应用案例及面临的挑战，并展望未来发展方向。
随着社会进步与能源需求的增长，全球面临的能源危机日益严峻，这使得可再生能源特别是太阳能光伏发电逐渐成为解决能源问题的重要途径。近年来，太阳能发电已从特殊应用转向普遍民用，并且由辅助能源转变为基本能源，在光伏并网技术的发展下其前景更加广阔。然而，由于大多数光伏系统运行依赖无人值守模式，监测和维护工作变得极其复杂繁琐，需要大量资源投入。
智能故障诊断(IFD)技术利用人工智能识别复杂的非线性时变及不确定的系统故障。该技术主要分为以下几种：
1. **基于信号检测**：通过实时监控故障信号，并运用小波分析等特征提取与识别方法定位问题源头。
2. **基于模型的方法**：依赖于建立系统模型，比较实际数据和预测值来诊断故障；常用参数辨识、状态估计法等克服传统模型局限性。
3. **知识驱动技术**：不需精确数学建模，依靠专家经验及大量历史故障信息构建智能程序如模糊专家系统、神经网络专家系统或基于故障树的方案。这些方法结合浅层和深层知识提供全面诊断能力。
4. **感知行为导向法**：具备环境感知、自我识别处理与适应性特点，常用于航空航天等领域。
常见的智能诊断技术包括：
- 通过规则制定进行推理分析的专家系统；
- 研究故障信号模糊关系以实现准确判断的模糊故障诊断方法；
- 利用神经网络作为分类器或动态预报模型完成模式识别、预测及知识处理任务的技术方案；
- 结合了模糊逻辑与专家系统的综合解决方案，提高知识表示准确性并优化效率。
这些技术的应用提高了太阳能发电系统检测和维护工作的效率，减少了人力成本，并保障其稳定运行。这为推动该领域的广泛应用和技术进步提供了有力支持。未来研究将继续探索更高效、智能的诊断策略以应对不断变化的技术挑战。
5星
