[发明专利]基于加速试验箱的光伏组件失效评估及其预测方法在审
申请号: | 201711087752.6 | 申请日: | 2017-11-08 |
公开(公告)号: | CN107733366A | 公开(公告)日: | 2018-02-23 |
发明(设计)人: | 王喜炜;白建波;张超;李华锋;王光清;刘演华;曹飞;陈健豪;夏旭;丁洁;唐俊;张志豪;王尚璇;刘莺;卢恺 | 申请(专利权)人: | 河海大学常州校区 |
主分类号: | H02S50/15 | 分类号: | H02S50/15;G06F17/50 |
代理公司: | 常州市科谊专利代理事务所32225 | 代理人: | 孙彬 |
地址: | 213022 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 加速 试验 组件 失效 评估 及其 预测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种基于加速试验箱的光伏组件失效评估及其预测方法,属于光伏技术领域。
背景技术
光伏组件在户外运行过程中受到多种环境因素的影响,其中辐照度、温度和湿度是影响组件户外运行性能的主要的三种因素。大多数光伏组件制造商需要保证所生产的光伏组件具有25年及以上的使用寿命,目前国内外研究工作者在户外建立实证基地,从外观、EL、和功率端观察组件在户外性能的衰减,然而,在常规环境下,环境应力因素对光伏组件性能的影响较小,须进行长时间观察和测试并收集相关数据才能明确光伏组件的失效模式和可靠性等问题。一些检测认证机构和研究院采用室内加速试验的方法来分析光伏组件的失效机理和可靠性,加速试验方法大多采用在IEC61215标准的基础上进行试验,常见的加速试验有热循环试验、湿-热试验、湿-冻试验和紫外试验等。
目前实验室内对光伏组件在加速试验性能的评估方法大多采用对试验前后光伏组件功率的变化进行比较,以及对组件外观和EL的比较,评估方法比较单一直接,不能对组件在加速试验下的衰减趋势和失效概率进行评估分析。
发明内容
针对以上现有的对光伏组件加速试验下性能变化评估方法的不足,本发明提出了一种基于加速试验箱的光伏组件失效评估及其预测方法,通过对光伏组件加速试验下功率衰减数据的处理,可以得到组件在不同加速时间下的失效概率,从而评估组件的可靠性及其使用寿命。
一种基于加速试验箱的光伏组件失效评估及其预测方法,具体步骤如下:
(1)试验样品筛选:对试验样品组件进行外观检查,并采用电致发光测试对试验样品进行检查,筛选出初始状态完好的n块晶体硅组件;
(2)确定初始功率:在试验之前依据IEC61215标准进行标准测试条件下组件输出功率的测试,得到初始功率数据a(0,1)、a(0,2)……a(0,n);
(3)温湿度循环试验:采用定时截尾的试验设计方法,以温度、湿度为加速应力在温湿度环境试验箱中进行加速试验,其中,在IEC61215标准基础上,调节温湿度循环环境试验箱的温度为-40±2℃~85±2℃,当组件温度高于25℃时,控制温湿度环境试验箱的相对湿度为85%,组件温度低于25℃时不对温湿度环境试验箱的湿度进行控制,一次循环时间为24h,加速试验截止时间为2400h,即100次循环,每10个循环将试验样品取出进行标准测试条件下输出功率的测试,得到试验样品的功率衰减数据a(x,1)、a(x,2)……a(x,n),x=1,2…10;
(4)数据处理:采用步骤(3)得到的试验数据,根据威布尔分布模型建立数学模型,对光伏组件加速试验失效率及其可靠性进行评估,威布尔分布的三参数概率密度函数表示为:
式中:t为加速试验时间;θ为尺度参数;β为形状参数;ν为位置参数;
当ν=0时,式(1)转化为两参数威布尔概率密度函数,则对应的两参数威布尔累计分布函数为:
则其可靠度函数R(t)为:
根据威布尔概率纸的构造原理,对式(2)进行计算得到:
令x=lnt,a=β,b=-βlnθ,则式(4)可转化为:
y=ax+b(5)
在X-Y直角坐标系中,式(5)为一条斜率为a,截距为b的直线,直角坐标X和Y的刻度都是等距离的,采用威布尔概率纸做(ti,F(ti))线,此时,概率纸下方为t轴,左边为F(t)轴,由前面的换算可得t轴与X轴的关系为t=eX,F(t)与Y轴的关系为F(t)=1-exp(-expY);
采用伯纳德近似方程计算F(ti),见式(6):
其中,i代表第i块光伏组件,失效时间ti为第i块光伏组件发电功率衰减到5%时湿-冻加速试验的循环次数,F(ti)为ti对应的威布尔分布函数的数值;
采用极大似然估计法进行计算得到威布尔分布参数的极大似然估计值,尺度参数θ=76.43756,形状参数β=4.50455,将尺度参数和形状参数代入公式(2),则该温湿度加速循环试验下的威布尔分布函数如式(7)所示:
式中,t代表加速试验时间,在不同应力水平下,威布尔分布的形状参数β保持不变;
对应的,组件在该温湿度循环下的可靠度函数如式(8)所示:
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