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作者：崔宪;石颉;孔令崧;
单位：苏州科技大学电子与信息工程学院;江苏省建筑智慧节能重点实验室;
摘要：光伏系统的性能和可靠性对其广泛应用至关重要，而高效的故障检测技术是保障其长期稳定运行的核心。系统综述了光伏组件的常见故障类型，包括电气退化和不匹配、光学退化及非分类故障，并分析了故障的成因及其对系统性能的影响。此外，总结了传统检测方法(如I-V曲线、红外热成像、电致发光等)及基于人工智能的新兴方法(如深度学习与传感器数据分析)。通过比较各方法的优缺点，指出传统方法在检测精度、实时性及复杂环境适应性上的局限性，并强调多模态数据融合和智能化分析技术的重要性。最后，展望了未来光伏组件故障检测的发展方向，包括数据质量提升、模型轻量化与自动化检测的结合，以进一步提高光伏系统的运行效率和可靠性。
关键词：光伏组件;;组件故障;;发光成像;;红外成像;;故障检测;;人工智能
基金资助：国家自然科学基金(52477114)
