自2012年以来,我国大力发展光伏产业,将光伏发电装机容量达标写入“十二五”规划中,提升到了战略新兴产业的高度。随着近十年的蓬勃发展,光伏电站装机容量有了跨越式的提高,分布式的光伏电站也越来越普及,但光伏电站运维效率、现场数据信息的采集管理水平仍有较大的提高空间。提高光伏电站的运维效率,可以改善发电质量且降低发电成本,帮助提高清洁能源在总发电量中的占比,推动实现“碳中和”目标。采集光伏电站现场数据,通过数据分析发现组件异常,并进行故障诊断,可以帮助及时检修或更换组件,避免造成更大影响。本文设计搭建光伏数据平台采集管理光伏数据,依靠平台采样数据研究组件故障诊断方法,将故障诊断算法部署于数据平台,实现故障诊断应用设计。本文主要工作内容如下:首先,以光伏示范电站为基础,采用“端-云”两级数据采集方案,设计分布式光伏数据平台,实现组件级别数据的可靠收集、存储、管理。该数据平台以统一存储、分析光伏电站的海量光伏数据为目标,利用分布式框架大容量、可拓展、并行计算的优势提高光伏数据样本的使用效率,为后续的组件故障诊断算法研究提供数据基础、平台基础。其次,分析不同尺度下组件发电性能,提出一种依靠采样数据判断组件功率异常的方法。本文以数据平台采集、处理的光伏数据样本作为支撑,可视化定性讨论光伏组件瞬时功率的特性,重点分析环境参数与功率的定量关系,同时指出采样设备不同步问题对样本质量的影响。基于功率特性选取训练ANN网络模型,依据环境参数预测组件应发功率,以应发功率作为组件功率异常判断的参考指标。之后,为了校准组件应发功率,本文提出一种估算组件发电性能年衰减量的方法。该方法扩展分布概率模型,利用其高自由量对组件标定功率的偏态分布进行建模,依靠少量的长期监测样本估计样本总体概率分布。根据概率分布选取不同服役时长下组件的典型功率值,进而计算组件发电性能的年衰减量。使用年衰减量校准组件应发功率,统计数据平台组件样本的功率偏差分布,设定组件功率异常的标准。再次,因功率异常判断只利用单点样本,对组件状况的描述力不足,仅能初步筛选可能发生故障的组件,本文提出两种依靠组件功率序列进行故障诊断的方法。第一种以DTW方法度量组件样本相似度,解决同况组件的匹配问题,结合1NN算法将待测样本匹配标签样本库,得到故障诊断结果。第二种方法给出组件的故障指标值作为诊断结果。该方法将功率序列在相空间重构,获取更多关于组件工作状况的信息。依据组件在相空间中系统状态轨迹,分析组件在相空间中的环境稳定、功率异常、偏差程度、时间尺度等故障诊断影响因子的表现形式,综合各影响因子计算数据平台组件样本的故障指标值。最后,以光伏数据平台为支撑,以算法研究作为核心,将故障诊断方法部署为软件模块,实现光伏组件故障诊断应用的系统设计。完成与光伏运维项目内其他平台的交互,负责响应各类对组件样本的故障诊断请求,体现光伏数据与算法研究的工程实用价值。