光伏系统故障诊断综述：传统方法与机器学习技术的比较

Iconic Research and Engineering Journals · 2026-11-08 · 期刊论文

• 一句话结论：结论方向：综述认为不存在适用于所有故障类型的最优诊断方法，方法间因数据集、故障定义、验证条件与时间尺度差异而难以直接比较；该判断为叙述性综合，属提示性证据。
• 研究设计与做法：研究设计与做法：叙述性综述，按电学测量、环境条件与热成像三类数据源，比较测量模态、统计方法、优化方法与机器学习技术五类视角；纳入文献数量、检索策略与筛选流程材料未报告。
• 主要结果：主要结果：作者从故障可检测程度、诊断证据质量、所需测量、系统拓扑影响、故障定位能力、验证条件与数据采集时间间隔等维度比较各方法；未报告任何定量合并效应量、置信区间或p值。
• 机制或解释：机制或解释：作者将方法间不可比性归因于数据集差异、故障定义不统一、验证条件与时间度量不一致；并指出未来方向包括混合物理/数据驱动模型、数字孪生、嵌入式推理、标准化数据集、少标签学习与纵向现场评估。
• 局限与边界：局限与边界：综述未做定量荟萃，结论依赖作者主观归纳；未限定光伏系统类型、规模与运行环境；文献纳入标准与利益冲突材料未报告。
• 可否落地：可否落地：对光伏运维中诊断方法选型与数据集标准化建设具有提示意义；因缺乏定量比较，尚不足以下结论支持某一技术路线优先，需标准化数据集与现场纵向评估验证。

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Faheem Ahmad Qureshi, Zahoor Ud Din

本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-11-09》「能源科学」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。