AI光伏组串失配诊断：IV曲线与遮挡定位

能源AI实验室近期在分布式光伏场景完成一轮组串级失配诊断的现场验证。逆变器通常只报出“某组串电流偏低”，而运维真正需要回答的是：偏低的原因是什么、发生在哪一段、要不要现在派人上屋顶。

方法上，我们以逆变器分钟级组串电压电流数据为基础，重建低分辨率IV曲线，提取膝点电压、填充因子、曲线斜率比等特征；再结合辐照度、组件温度与朝向分组做归一化，把遮挡、积灰、组件衰减、接线故障四类原因初步分开。模型采用轻量梯度提升树加规则后处理，可运行在边缘推理盒上，单站全组串推理耗时低于200毫秒，不增加额外传感器。

要点：
• 进展：在某工商业屋顶电站连续运行6周，共触发47次失配告警，现场复核确认41次；误报主要集中在清晨低辐照时段，与曲线特征信噪比下降有关。
• 下一步：引入组串间横向对比与历史清洗记录，把误报率压到10%以内，并让输出从“告警”变为可执行的清洗或检修建议。