大型光伏发电站的规模巨大,作为整个发电站的核心组成部分之一,光伏阵列由大量的光伏电池组件通过串并联接组成。在光伏发电系统中,光伏阵列的可靠性影响着整个系统的安全稳定运行。由于光伏电站往往安装在环境恶劣的地区,光伏阵列易受环境因素影响,或自身材料结构存在老化、损伤等问题,导致阵列中故障频发。为了提高整个光伏发电系统的发电效率与运行的稳定性,十分有必要对光伏阵列中存在的故障进行诊断与定位。光伏阵列的输出特性易受多种外界因素与阵列的工作状态影响,通过对光伏阵列的不同工况下的输出特性的分析,对比光伏阵列的常见连接结构与现有的传感器配置方案的优缺点,提出了一种最优传感器配置策略,对所测电压定性分析即可对故障点进行定位。除此之外,考虑成本、系统运行可靠性等多方因素,对传感器使用数目与故障点辨识度之间的关系进行阐述,便于在实际工程应用过程中根据具体情况做出合理选择。论文的主要工作内容如下:了解光伏阵列的不同故障类型及各自的成因,对比光伏电池单二极管与双二极管等效电路模型的不同于各自的优缺点,研究光伏阵列在不同工作状态下的输出特性,重点从电学特性角度分析了光伏阵列在不同故障类型下的特征参量,揭示了阵列输出电压与电流随工作状态的变化规律,为后面光伏阵列故障诊断与定位策略提供理论基础。考虑目前多数光伏阵列故障诊断方法都在故障点定位方面有所欠缺,提出一种新的故障诊断方法,在光伏阵列中按照一定原则配置适当的电压、电流传感器,通过对比不同配置策略的经济性与实用性,找到一种最优配置策略,最后为了验证该故障定位方法的准确性与可靠性,将改进后的BP神经网络法与之结合,在不同工况下建立传感器示数与故障状态与故障点位置的映射关系,验证了该方法的可行性。