Динамический анализ факторов, влияющих на надежность инверторов в крупномасштабных солнечных электростанциях

Цель. Проведение динамического анализа факторов, влияющих на надёжность инверторов, применяемых в крупномасштабных солнечных электростанциях, и разработка алгоритмов предиктивного мониторинга их технического состояния.

Методы. В рамках исследования использованы методы системной классификации факторов надёжности, теплового, электрического и механического анализа, а также методы машинного обучения на базе автокодировщиков для обнаружения аномалий. Применены сенсорные технологии и IoT-архитектура для сбора и обработки параметров в реальном времени.

Результаты. Разработана классификация факторов, влияющих на отказоустойчивость инверторов, с указанием возможностей их сенсорного мониторинга. Построена архитектура адаптивной системы анализа технического состояния, включающая блок-схему динамического мониторинга. Предложена модель Autoencoder + Threshold-based Anomaly Detection для оценки индекса состояния инверторов в реальном времени, что обеспечивает раннее выявление потенциальных неисправностей.

Заключение. Разработанный подход позволяет повысить надёжность и эксплуатационную эффективность централизованных инверторов за счёт внедрения интеллектуальной системы мониторинга. Применение предиктивной аналитики и сенсорной архитектуры способствует снижению затрат на техническое обслуживание, повышению устойчивости работы солнечных электростанций и предупреждению отказов до их возникновения.

1. Kun.uz. O'zbekiston qayta tiklanuvchi energiya manbalari quvvatini 27 gigavattga oshirmoqchi [Электронный ресурс]. 16 ноября 2024 г. Доступно по: https://www.kun.uz/news/2024/11/16/ozbekistonqayta-tiklanuvchi-energiya-manbalari-quvvatini-27-gigavattga-oshirmoqchi. (дата обращения: 20.05.2025).

2. Kaplani E., Roinila T. Reliability and performance degradation modeling of grid-connected photovoltaic inverters // Solar Energy. 2020. Vol. 207. Pp. 392–401. doi:10.1016/j.solener.2020.06.067

3. Jordan D.C., Smith R.M., Kurtz S.R. Photovoltaic failure and degradation modes // Progress in Photovoltaics: Research and Applications. 2017. Vol. 25, No. 4. Pp. 318–326. DOI: 10.1002/pip.2866.

4. Sahan B., Vergara A.M., Henze N., Engler A., Zacharias P. A comparative study of power converter topologies for photovoltaic systems // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2008. Vol. 56, N5. Pp. 1925–1935. doi:10.1109/TIE.2008.2007522

5. Papadopoulos T.A., Hatziargyriou N.D. Dynamic performance analysis of grid-connected photovoltaic systems including inverter reliability // Renewable Energy. 2012. Vol. 43. Pp. 538–544. doi:10.1016/j.renene.2011.11.029

6. Li T., Tao T.S., Zhang R., Liu Z., Ma L., Sun J., Sun Y. Reliability evaluation of photovoltaic system considering inverter thermal characteristics // Electronics. 2021. Vol. 10, Article No. 1763. DOI: 10.3390/electronics10151763.

7. Kerekes T., Teodorescu R., Rodriguez P., Vazquez G., Aldabas E. Evaluation of the thermal loading of three-phase string inverters in photovoltaic applications // IEEE Transactions on Power Electronics. 2010. Vol. 25, No. 12. Pp. 2734–2741. DOI: 10.1109/TPEL.2010.2046003.

8. Rakhmonov I.U., Reymov K.M., Shayumova Z.M. The role information in power management tasks//E3S Web Conf. Volume 139, 2019. Rudenko International Conference “Methodological problems in reliability study of large energy systems” (RSES 2019) 01080. 1-3 p. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201913901080.

9. Rakhmonov I.U., Nematov L.A., Niyozov N.N., Reymov K.M., Yuldoshev T.M. Power consumption management from the positions of the general system theory // Journal of Physics: Conference Series. ICMSIT-2020. 1515 (2020) 022054 doi:10.1088/1742-6596/1515/2/022054.

10. Rakhmonov I.U., Kurbonov N.N. Analysis of automated software for monitoring energy consumption and efficiency of industrial enterprises // E3S Web Conf. Volume 216. Rudenko International Conference on Methodological Problems in Reliability Study of Large Energy Systems (RSES 2020) doi:10.1051/e3sconf/202021601178.

11. Schmid J., Hansen A.D., et al. Reliability of Photovoltaic Inverters – A Review of Failure Modes and Mitigation Techniques // International Energy Agency – IEA PVPS T13-12:2019.

12. Уколова Е.В., Воропай Н.И. Развитие метода backward/forward для исследования гибкости систем электроснабжения // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2021. № 2 (46). С. 24-35.

13. Герасимов Д.О., Суслов К.В. Системы имитационного моделирования мультиэнергетических объектов // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2020. № 4 (48). С. 11-19.

14. Капанский А.А. Методы решения задач оценки и прогнозирования энергетической эффективности // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2019. № 2 (42). С. 103-115.

15. Performance analysis of grid-connected PV systems // Proceedings of the 21st European Photovoltaic Solar Energy Conference. – Dresden, Germany, 2006. – P. 4–8.

16. Li T., Tao T. S., Zhang R., Liu Z., Ma L., Sun J., Sun Y. Reliability evaluation of photovoltaic system considering inverter thermal characteristics // Electronics. – 2021. – Vol. 10. – Art. 1763. – DOI: 10.3390/electronics10151763.

17. Wardana F., Saputra A., Santoso A. Leads: A deep learning approach to revolutionizing gas plant maintenance with advanced anomaly detection technology // SPE International Conference. – 2025. – Paper № 224966-MS. – DOI: 10.2118/224966-MS