Towards Smart Monitoring Systems: Fault Detection and Diagnosis-Based Artificial Intelligence Algorithms in Solar PV Power Plants

Abstract

Надійність та ефективність сонячних фотоелектричних (PV) електростанцій завжди залишаються актуальними темами. Протягом періоду експлуатації, як і всі промислові системи, ці установки сприйнятливі до збоїв у своєму обладнанні або роботі. Поява несправностей в компонентах сонячної PV системи може суттєво вплинути на ефективність, вихід електроенергії, безпеку та стабільність усієї PV електростанції, якщо їх не виявити та не усунути вчасно. Крім того, якщо залишаються будь-які несправності, вони можуть збільшити небезпеку пожежі. З цих причин необхідне включення інтелектуальної діагностичної системи, основною метою якої є надання точних індикаторів для виявлення несправностей і, таким чином, підтримання стабільності виробництва енергії сонячною PV електростанцією. Стаття починається з опису різних механізмів несправностей, які виникають на сонячних PV електростанціях, перш ніж надати послідовний огляд штучного інтелекту на основі стратегій виявлення та діагностики для прискорення прогресу та переходу до зеленої енергії з урахуванням інтелектуальних мереж.

Solar photovoltaic (PV) power plant reliability and efficiency are always hot topics. During the operating period as all industrial systems, these plants are susceptible to malfunctions and failures in their equipment or operations. Faults occurrence in solar PV system components can significantly affect the efficiency, power generation yield, safety, and stability of the entire PV power plant if not detected and corrected promptly. Furthermore, if any faults persist, they can increase the fire hazard. For these reasons, incorporating a smart diagnostic system is required, where its primary goal is to provide accurate indicators for detecting faults and thus maintaining the stability of the solar PV power plant energy production. Given the importance of this topic, the present literature starts with a description of various fault mechanisms that occur in solar PV power plants before providing a consistent review about fault detection and diagnosis strategies-based artificial intelligence to boost the progress and the transition towards smart grid-based green energies.