光伏电站运维常见故障及处理汇总

简介:

导读:全面总结光伏电站运维常见故障及解决方法。

1、逆变器屏幕没有显示

故障分析:没有直流输入,逆变器LCD是由直流供电的。

可能原因:

(1)组件电压不够。逆变器工作电压是100V到500V,低于100V时,逆变器不工作。组件电压和太阳能辐照度有关。

(2)PV输入端子接反,PV端子有正负两极,要互相对应,不能和别的组串接反。

(3)直流开关没有合上。

(4)组件串联时,某一个接头没有接好。

(5)有一组件短路,造成其它组串也不能工作。

解决办法:

用万用表电压档测量逆变器直流输入电压。电压正常时,总电压是各组件电压之和。如果没有电压,依次检测直流开关,接线端子,电缆接头,组件等是否正常。如果有多路组件,要分开单独接入测试。

如果逆变器是使用一段时间,没有发现原因,则是逆变器硬件电路发生故障,需要联系售后。

2、逆变器不并网

故障分析:逆变器和电网没有连接。

可能原因:

(1)交流开关没有合上。

(2)逆变器交流输出端子没有接上。

(3)接线时,把逆变器输出接线端子上排松动了。

解决办法:用万用表电压档测量逆变器交流输出电压,在正常情况下,输出端子应该有220V或者380V电压,如果没有,依次检测接线端子是否有松动,交流开关是否闭合,漏电保护开关是否断开。

3、PV过压

故障分析:直流电压过高报警。

可能原因:组件串联数量过多,造成电压超过逆变器的电压。

解决办法:因为组件的温度特性,温度越低,电压越高。单相组串式逆变器输入电压范围是100-500V,建议组串后电压在350-400V之间,三相组串式逆变器输入电压范围是250-800V,建议组串后电压在600-650V之间。在这个电压区间,逆变器效率较高,早晚辐照度低时也可发电,但又不至于电压超出逆变器电压上限,引起报警而停机。

4、隔离故障

故障分析:光伏系统对地绝缘电阻小于2兆欧。

可能原因:太阳能组件,接线盒,直流电缆,逆变器,交流电缆,接线端子等地方有电线对地短路或者绝缘层破坏。PV接线端子和交流接线外壳松动,导致进水。

解决办法:断开电网,逆变器,依次检查各部件电线对地的电阻,找出问题点,并更换。

5、漏电流故障

故障分析:漏电流太大。

解决办法:取下PV阵列输入端,然后检查外围的AC电网。直流端和交流端全部断开,让逆变器停电30分钟以上,如果自己能恢复就继续使用,如果不能恢复,联系售后技术工程师。

6、电网错误

故障分析:电网电压和频率过低或者过高。

解决办法:用万用表测量电网电压和频率,如果超出了,等待电网恢复正常。如果电网正常,则是逆变器检测电路板发电故障,请把直流端和交流端全部断开,让逆变器停电30分钟以上,如果自己能恢复就继续使用,如果不能恢复,就联系售后技术工程师。

7、逆变器硬件故障

分为可恢复故障和不可恢复故障。

故障分析:逆变器电路板,检测电路,功率回路,通讯回路等电路有故障。

解决办法:逆变器出现上述硬件故障,请把直流端和交流端全部断开,让逆变器停电30分钟以上,如果自己能恢复就继续使用,如果不能恢复,就联系售后技术工程师。

8、系统输出功率偏小

达不到理想的输出功率。

可能原因:影响光伏电站输出功率因素很多,包括太阳辐射量,太阳电池组件的倾斜角度,灰尘和阴影阻挡,组件的温度特性等。

因系统配置安装不当造成系统功率偏小。

常见解决办法有:

(1)在安装前,检测每一块组件的功率是否足够。

(2)调整组件的安装角度和朝向。

(3)检查组件是否有阴影和灰尘。

(4)检测组件串联后电压是否在电压范围内,电压过低系统效率会降低。

(5)多路组串安装前,先检查各路组串的开路电压,相差不超过5V,如果发现电压不对,要检查线路和接头。

(6)安装时,可以分批接入,每一组接入时,记录每一组的功率,组串之间功率相差不超过2%。

(7)安装地方通风不畅通,逆变器热量没有及时散播出去,或者直接在阳光下曝露,造成逆变器温度过高。

(8)逆变器有双路MPPT接入,每一路输入功率只有总功率的50%。原则上每一路设计安装功率应该相等,如果只接在一路MPPT端子上,输出功率会减半。

(9)电缆接头接触不良,电缆过长,线径过细,有电压损耗,最后造成功率损耗。

(10)光伏电站并网交流开关容量过小,达不到逆变器输出要求。

9、交流侧过压

电网阻抗过大,光伏发电用户侧消化不了,输送出去时又因阻抗过大,造成逆变器输出侧电压过高,引起逆变器保护关机,或者降额运行。

常见解决办法有:

(1)加大输出电缆,因为电缆越粗,阻抗越低。

(2)逆变器靠近并网点,电缆越短,阻抗越低。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
3月前
|
缓存 运维 监控
运维之道:从故障响应到系统优化的实战之旅
在信息技术飞速发展的今天,高效、可靠的系统运维已成为企业IT部门的核心任务。本文将通过一系列真实案例分析,深入探讨运维团队如何从日常的故障响应出发,逐步过渡到系统性能的深度优化。我们将一起探索运维的最佳实践,包括自动化工具的应用、性能监控的重要性以及如何构建一个弹性和高可用性的系统架构。文章旨在为读者提供一套完整的运维解决方案,帮助他们在面对复杂多变的技术环境时,能够迅速定位问题并实施有效的解决策略。
215 0
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 运维
智能化运维:机器学习在故障预测和自动化响应中的应用
【10月更文挑战第1天】智能化运维:机器学习在故障预测和自动化响应中的应用
48 3
|
1月前
|
存储 弹性计算 运维
自动化监控和响应ECS系统事件
阿里云提供的ECS系统事件用于记录云资源信息,如实例启停、到期通知等。为实现自动化运维,如故障处理与动态调度,可使用云助手插件`ecs-tool-event`。该插件定时获取并转化ECS事件为日志存储,便于监控与响应,无需额外开发,适用于大规模集群管理。详情及示例可见链接文档。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能化运维:机器学习在故障预测和自动化响应中的应用
【8月更文挑战第2天】 本文探讨了将机器学习技术应用于IT运维领域,特别是在故障预测和自动化响应方面的潜力与挑战。通过分析机器学习如何优化传统运维流程,我们揭示了数据驱动的决策制定对提升系统稳定性和效率的影响。文章进一步讨论了实施机器学习模型时可能遇到的技术和非技术性问题,并提出了相应的解决策略。最后,我们反思了这一转变对IT专业人员技能要求的影响,以及如何在不断变化的技术环境中维持竞争力。
65 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 运维
预见未来:机器学习引领运维革命——故障预测与自动化响应的新篇章
【8月更文挑战第2天】智能化运维:机器学习在故障预测和自动化响应中的应用
51 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 弹性计算
智能化运维:AI在故障预测与自我修复系统中的应用
随着技术的不断进步,传统的运维模式已逐渐不能满足现代企业的需求。本文将探讨如何通过人工智能技术,特别是机器学习和深度学习算法,实现对IT系统的实时监控、故障预测以及自动化修复。我们将分析AI技术在智能运维中的具体应用案例,并讨论其带来的效率提升和成本节约效果。文章旨在为读者提供一种全新的运维视角,展示AI技术在提高系统稳定性和减少人工干预方面的潜力。
|
3月前
|
缓存 Java Linux
开发与运维内存问题之线上遇到故障,使用jstat命令发现Old区持续增长如何解决
开发与运维内存问题之线上遇到故障,使用jstat命令发现Old区持续增长如何解决
40 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:利用机器学习优化故障预测与响应
【7月更文挑战第23天】本文深入探讨了智能化运维的前沿技术,特别是机器学习在故障预测和响应中的应用。文章首先介绍了智能化运维的概念及其对现代IT运维的重要性,随后详细阐述了机器学习模型如何被训练来识别潜在的系统故障并提前预警。通过分析真实案例,我们展示了机器学习算法在实际运维中的有效性,以及如何通过这些算法减少系统停机时间,提高运维效率。最后,文章讨论了实施智能化运维时可能遇到的挑战及应对策略,为读者提供了一套实用的智能化运维解决方案。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 弹性计算
智能化运维:机器学习在故障预测中的应用
随着信息技术的飞速发展,系统运维面临着数据量激增、故障类型复杂化等挑战。传统的运维手段已难以满足现代企业的需求,智能化运维应运而生。本文重点探讨机器学习在智能化运维中的故障预测应用,通过案例分析展示其在提升运维效率、降低维护成本方面的显著作用,并讨论实施智能化运维时可能遇到的挑战与对策。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 运维
智能化运维:机器学习在故障预测中的应用
【7月更文挑战第16天】随着信息技术的飞速发展,企业对IT系统的依赖程度不断加深。传统的运维模式已经难以满足现代业务的需求,智能化运维应运而生。本文将探讨如何通过机器学习技术提高故障预测的准确性,减少系统停机时间,并提升运维效率。我们将分析机器学习在故障预测中的具体应用案例,讨论实施过程中的挑战与对策,以及评估机器学习模型的性能。文章旨在为运维人员提供一种全新的视角和方法,以期达到优化系统稳定性和提升用户体验的目的。

热门文章

最新文章