为确保光伏（PV）太阳能系统的持续高效运行，及时识别和修复故障至关重要。太阳能电池板故障的早期检测与准确诊断有助于防止系统性能退化，并降低严重后果的风险，如材料损坏、安全隐患，甚至太阳能电站火灾。目前已有多种方法可用于识别和表征光伏系统中的故障与退化。现有研究对这些方法进行了探索，部分综述聚焦于故障分类，部分侧重于检测技术，还有一些关注人工智能（AI）模型在故障诊断中的应用。在此背景下，本文全面综述了太阳能电池板中存在的故障类型，以及传统与先进的故障检测方法，特别强调了人工智能驱动的解决方案。通过整合这些方法，本研究突出了光伏系统中有效故障检测与管理的关键方面。
1 引言
当前地缘政治与环境格局变化背景下，全球能源需求加速增长，传统化石燃料系统面临资源枯竭与碳足迹攀升的双重压力。太阳能光伏（PV）能源凭借其不断提升的经济可行性、环境可持续性及其在全球能源转型中的无缝融合，已成为实现"净零"排放战略目标的关键支柱。2023年国际报告显示，欧洲大陆新增装机容量约60 GW，同比增长40%。此类进展凸显了光伏技术的成熟化及系统建设安装工程流程的优化。然而，这种数量级扩张面临长期运行可靠性与生产连续性的根本技术挑战。光伏系统承受严酷环境条件，引发复杂的退化模式与结构性故障。这些缺陷 origen 与影响各异，从微裂纹（micro-cracks）、热点（hotspots）等微观瑕疵，到层间剥离（delamination）、导体腐蚀或旁路二极管（bypass diode）等功能性电气元件故障。这些异常不仅降低能量转换效率，还可能升级为电弧诱发的严重安全隐患。因此，建立精确的故障早期检测、诊断与定位协议至关重要，特别是在组件众多、运行条件交叠的大型电站中。依据功能用途，这些系统工程设计可分为并网型与配备储能单元或混合架构的独立型配置。
2 研究方法论
本研究采用定性综述方法，超越现有文献的简单描述性叙述，深入分析光伏系统的退化模式与诊断方式（约300篇文献）。该方法专门聚焦于成像技术，旨在应对前期研究中的根本异质性，并为该领域建立连贯全面的框架。
研究方法分为三个阶段：
- **文献检索策略**：研究范围限定于2022至2026年发表的最新技术进展，检索数据库包括IEEE Xplore、ScienceDirect和Scopus，关键词涵盖光伏系统/组件、性能退化与系统故障、检测与诊断技术、退化分类学、人工智能（AI）与机器学习（ML）及航空影像识别光伏组件退化模式。
- **纳入排除标准**：优先选取成像技术与人工智能协同创新故障检测方案的论文（约220篇）；仅纳入国际认可期刊和会议 proceedings 中的英文同行评审文献。筛选过程中发现成像技术与机器学习算法整合研究相对匮乏，本研究专门填补这一关键研究空白。
- **比较与系统分析**：最终阶段基于三大分析支柱对文献进行分类评估——成像模态技术清单、退化模式分类、主应力与 resulting 故障类型之间的因果关联分析（最终筛选160篇文献）。
2.1 研究空白与研究动机
尽管光伏系统故障检测与诊断的文献日益丰富，现有综述仍存在方法碎片化问题，常将研究范围局限于孤立的技术维度。部分文献侧重电气表征与分析监测，另一部分严格聚焦红外热成像（Infrared Thermography, IRT）或电致发光（Electroluminescence, EL）等特定成像模态，或单独探讨脱离物理缺陷情境的AI驱动数学建模。根本研究空白在于缺乏将物理退化机制、检验数据中的视觉标志与数据驱动诊断工具显式关联的整体视角。这种认知分散阻碍了建立连接缺陷起源、可观测标志与自动化决策框架之间全面因果联系。因此，本研究动机在于开发整合性框架，系统综合故障模式、先进光学检测技术与AI增强诊断，为学术界和产业界从业者支持主动监测策略提供统一参考。
本研究主要价值与原创贡献包括：
- **整合概念框架**：首次将"物理退化应力因子"与成像模态捕获的"视觉标志"相关联，促进对故障序列的整体理解。
- **系统技术分类学**：建立方法分类，将多样退化模式映射至最适宜成像技术（如IRT与EL），同时批判评估各方法的诊断精度与局限性。
- **AI整合效能评估**：分析机器学习与深度学习算法处理原始成像数据的性能。
- **故障预测路径识别**：探索预测性失效建模与光学检测数据的整合，为从纠正性维护向预测性维护（PdM）转型铺就道路。
- **弥合理论与实践鸿沟**：提供健壮技术参考，辅助研究者优化算法精度，同时为现场工程师基于特定运行环境选择最优检测策略提供决策支持指南。
2.2 与近期综述论文的比较（2022-2026）
本研究通过表格形式对比分析了2022-2026年间发表的关于光伏系统故障诊断、可靠性评估及AI驱动监测框架的精选文献，涵盖Hong & Pula（2022）、Venkatakrishnan等（2023）、Osmani等（2023）、Reddy等（2024）、Datar & Ladekar（2024）、Obatola（2024）、Thakfan & Salamah（2024）、Mahjabeen（2024）、Taghezouit等（2024）、Abuhashish等（2025）、Marangis等（2025）、Sani等（2025）、Kull等（2025）以及Rahman & Srivastava（2026）等研究，指出现有综述在AI检测技术覆盖、深度学习分类、综合故障分类及检测技术全面性方面存在不足。
2.3 文章组织
本文后续结构如下：第3节探讨光伏组件故障检测的方法与技术；第4节详细分析基于成像的检测技术，此为其首要目标；第5节总结最普遍的故障模式及其对光伏系统整体可靠性的关键影响。
3 光伏系统故障检测技术
近年来，光伏组件故障检测与诊断取得重大突破，系统性能监测显著改善。国际能源署（IEA）发布技术报告，引入光伏性能评估先进诊断方法，为故障识别策略研究奠定基准。本文考察该领域广泛采用的成熟检测与分析技术，包括电气特性分析、信号处理方法和分析监测方法。
3.1 光伏组件故障的空中检测与诊断
采用不同成像技术对光伏组件进行视觉检查，可便捷快速识别故障模式，有助于保障光伏系统的最大安全性与可靠性。这些技术能够提供高分辨率实时图像质量。缺陷区域通过目检识别，故障模式通过热成像技术中的热点加以判定。需注意的是，并非所有光伏组件故障都会导致过热。鉴于此，光伏成像技术用于检测微裂纹和断裂栅线（fingers），通过直接目视检查光伏电池。标准操作中，常在运行前后进行视觉检查，以核实太阳能板在实践应力前后的状态。视觉检查测试的实施标准由IEC61215和IEC61646国际标准规定。
3.2 电流-电压（I-V）曲线分析
电气特性分析是太阳能系统的故障检测与诊断（Fault Detection and Diagnosis, FDD）技术之一。该方式通过监测太阳能板的运行状态，电池或光伏组件组的电压电流曲线提供必要数据。这些I-V曲线提供光伏系统的健康状态洞察，任何偏差均指示潜在故障案例，如电池玻璃破裂、连接故障、热点或表面缺陷。
3.3 信号处理方法
信号处理技术及相关研究领域广泛多元，共同目标是检测和诊断光伏组件故障。信号处理技术的实施无需考虑环境温度或辐射，采用时域和频域特征识别线路故障、电弧故障和接地故障，或利用光伏组件输出电流识别遮挡故障和电池老化。组件级数据用于优化光伏组件互联拓扑，如桥接连接（Bridge Link, BL）和全连接（Total Cross Tied, TCT）。这些方法无需利用光伏系统参数，可依赖时间序列数据分析估计光伏系统的退化率。
3.4 分析监测方法（AMM）
分析监测方法基于对太阳能光伏系统的持续观测，实现故障的早期检测与识别。该方法促进故障规避，确保最优生产力和盈利能力。分析监测方法分为三部分：测量部分、数据交换与传输部分，以及性能分析部分（后者已通过IEC 61724标准批准）。随着技术进步和物联网（IoT）应用普及，该技术得以开发以实现太阳能系统性能的实时监测。其基于构建监测系统测量太阳能系统的能量生产，并将结果与模拟结果比较，从而在故障发生时通过报警装置发出警报。该模拟的精度取决于光伏系统固有电气和大气参数的准确具体测量。缺乏分析监测技术可能导致光伏系统故障的延迟检测。本研究分析了基于IoT的监测系统，通过比较实测数据与模拟数据实现故障预警。
3.5 其他可靠检测光伏系统故障的方法
除IEEE和IEC已分类方法外，本研究通过分析现有文献和科学贡献，识别和开发了辅助检测、诊断和定位故障的新方法。这些方法多数依赖直接连接至特定位置的传感器，专门检测该位置故障。为担保光伏发电系统（PVPGS）的可靠性，有研究提出基于无线传感网络（WSN）的检测方案，采用Hampel算法及温度、电流和电压传感器组，实现故障的识别、定位和分类（包括开路、阴影和面板老化三类目标故障）。
4 基于成像的故障检测技术
本研究重点聚焦视觉检查方法作为检测组件缺陷的手段。视觉检查过程是识别太阳能电池和组件退化点的有效方法，能够实现潜在问题的及时检测。该方法较其他可用技术更为准确有效。该程序涉及在环境、物理或电气因素可能导致退化与故障之前、之后或期间监测缺陷。
4.1 电气表征技术
为提升运行效率并确保光伏系统的长期可持续性，研究采用基于标准测试条件（STC）下电流-电压（I-V）和功率-电压（P-V）曲线表征的高级评估协议。这些曲线是诊断故障和确定核心电气参数（如短路电流 I
sc 、开路电压 V
oc 、最大功率 P
max 、填充因子 FF 和转换效率）的关键分析工具，对检测由电池退化或部分遮挡引起的异常行为至关重要。尽管现场应用与实验室环境的测量要求存在差异，本研究提出利用高性能建模算法的创新方法，模拟真实条件下的复杂电气行为，重点关注反向偏置机制理解和热点精确识别。
现场提取I-V特性的过程依赖多种电气加载技术，包括：电阻负载表征（逐步改变电阻值扫描曲线点，最简便但可能缺乏快速变化环境条件下的必要速度）、电子负载表征（采用MOSFET等晶体管耗散功率，实现精确控制和高速曲线点跟踪）、电容充电表征（基于电容器充电使电压从零扫描至V
oc ，因高精度和速度被广泛采用）、电感充电表征（利用电感器自然特性改变电路电流并测量相应电气响应），以及DC-DC转换器表征（采用buck或boost等转换器作为可变电子负载操纵工作点，高效提取曲线）。
4.2 成像技术在光伏组件故障检测中的应用
成像技术已成为快速检测和识别光伏组件不可见故障的有前景解决方案。热成像和电致发光（EL）成像等技术在识别和定位制造缺陷方面尤为有效，能够检测肉眼或视觉检查无法发现的异常。通过这些技术，故障可更精确地检测和定位，极大便利太阳能设施的维护和修复。
4.2.1 光伏故障检测的热成像技术
传统光伏系统故障检测和诊断方法需断开太阳能板与阵列的连接测量电流，既耗时又费力。为应对这些挑战，研究者探索了无需断开面板即可快速可靠检测故障的方法技术。1990年，红外成像作为有前景的技术工具被引入，用于光伏故障的检查和诊断。非典型热成像设置包含两个主要组件：光源和红外相机。热成像在太阳能组件中的基本原理基于各种故障（如短路或断开电缆）导致的电池局部自热，该热量由焦耳效应产生。故障电池较健康电池产生更少电流，导致其被反向极化并对电流形成电阻，该电阻是温差的成因。
热量在特定位置生成并累积，使该位置在热成像过程中呈现明亮发光。光伏组件中最热区域因细胞缺陷形成而呈黄色。热成像领域通常使用两种方法：被动方法（暗热成像）为质量控制和表面缺陷检测提供有价值的工具，尤其适用于薄膜光伏语境；主动方法则分为渐进加热热成像、振动热成像、脉冲热成像和锁相热成像四种技术，用于检测和定位表面下的深层缺陷。
本研究通过Scopus数据库公开数据，大量研究了IRT技术在诊断太阳能板退化案例中的适用性。Kandeal等利用VOSviewer工具创建地图，展示主要关键词之间的关系，自2016年起始。
4.2.2 电致发光（EL）成像技术
电致发光是一种光电现象，当电流通过或强电场施加时，受电材料发射光线。在光伏系统中，通过向太阳能电池供电实现电致发光，导致载流子复合和光线发射。该过程为EL技术提供直流电，通过太阳能组件的辐射发射被科学级CCD相机（如Andor Luca-R型号，1兆像素）和InGaAs相机阵列（如Sinfrared Xeva 1.7-760型号，640×480像素）捕获。由于太阳能电池的辐射水平显著低于环境光，成像需在极暗环境中进行，并在相机实施前采用滤光片。
EL成像在检测和诊断太阳能电池各类退化案例、分类组件缺陷（如栅线中断、电气断开部分和微裂纹）方面具有重要价值，是唯一能有效利用微裂纹检测的技术。除不完整半导体工艺或故障电气连接导致的故障外，EL成像是唯一能够检测微裂纹的技术。无缺陷光伏电池的图像呈灰色，缺陷电池或部分因电气断开不发光而呈现暗斑。
4.2.3 紫外荧光（UV-F）成像技术
紫外荧光成像（UV-F）是一种已证明有效的非破坏性技术，用于检测和识别太阳能板的缺陷，为质量保证和监测提供有价值的解决方案。该技术最初于1997年提出，旨在检测光伏组件封装材料的颜色变化。UV-F技术基于电致发光原理设计，用于检测太阳能组件的缺陷。聚合物片材材料（常含氧化稳定剂等添加剂）受发光现象影响，分子吸收光子后发射较低能量光子作为响应。在太阳能电池光谱学中，光伏电池暴露于特定波长的紫外光，使被检测材料或样品中的分子激发，随后激发态分子返回原始状态，最终导致荧光发射，经过测量分析实现发射波的表征和光伏组件不同故障模式（特别是微裂纹和玻璃断裂）的识别。紫外照片必须在无外部照明环境中拍摄，相机需配备高通滤光片。
4.2.4 光致发光（PL）成像技术
光致发光成像（PLI）用于识别光伏组件制造过程中的潜在问题，无需与光伏组件建立电气连接即可执行。该过程基于太阳能辐射激发半导体材料的载流子组合。CCD相机捕获电池发射的辐射，配备高通滤光片（1000 nm）以减少图像噪声。缺陷区域以深色指示，健康区域以浅色指示。PLI是无需电气传导激励半导体的有效方法，而ELI是通过外部电气接触激励半导体的强有力方法。这两种方法的结合提供太阳能板潜在缺陷的全面概览。PL图像能够检测EL技术不可见的断开和非活动部分，以及深层缺陷（包括特别难以识别的微裂纹）。
4.2.5 扫描电子显微镜（SEM）成像技术
在材料科学领域，不同类型的扫描显微镜被开发用于材料层分析，以阐明其内部性质。扫描电子显微镜（SEM）已被用于光伏组件的缺陷检测，提供纳米和微观层面的形貌和结构信息。光伏电池的裂纹问题起源于硅片本身。高能电子束聚焦在光伏电池表面，产生与区域原子相互作用的信号，提供组成和结构的宝贵洞察，以黑白二维图像呈现。该技术能够识别光伏组件的故障模式，确定影响制造缺陷的外部因素。然而，扫描电子显微镜的高成本构成其实施的重大障碍。SEM分析应用于光伏系统是诊断多晶硅光伏电池退化和确定退化太阳能电池表面形态的有效可靠工具。有研究提出多晶硅电池退化案例的研究，旨在通过偏置前后的特性研究检测热点，经红外热成像验证后，表征电池表面热点和点的形态，结论指出这些斑点形成于高异质性和高金属含量区域。
5 光伏组件退化与故障模式
文献综述揭示光伏组件存在多种潜在故障模式，包括裂纹、接线盒故障、旁路二极管断裂、气泡、烧毁电池、部分遮挡、变色、电缆故障、剥离、污垢、背板附着力丧失、短路和电弧故障等。这些故障和退化源于制造缺陷、环境条件和老化因素等多种因素，可进一步分类为物理因素、环境和自然因素、电气因素，以及光伏系统直流/交流侧（含最大功率点跟踪MPPT）和模块/电缆级别。
5.1 直流/交流侧故障与最大功率点跟踪（MPPT）
光伏系统集成的关键组件包括DC/AC逆变器、最大功率点跟踪（MPPT）单元、隔离器和传感装置。由于系统基于需求与电网接口， robust 理解故障类型和诊断技术对增强系统可靠性和运行性能至关重要。
5.1.1 直流侧故障
光伏阵列的电压和电流输出受模块物理特性及环境温度、太阳辐照等环境条件的多重因素影响。直流侧的能量产出主要决定因素为朝向和倾角，通过MPPT优化以最大化电气输出。监测MPPT电气参数可诊断部分遮挡和线间（L-L）故障等故障。常见直流侧故障还包括连接器不匹配、电缆和互连缺陷、组串断开和电弧故障。
5.1.2 交流侧故障
交流侧故障涵盖电网扰动和逆变器级故障。逆变器是维持运行效率和防止内部元件故障（如电容器退化）导致系统全面停机的关键组件。当直流-交流比高时，逆变器执行"削波"以遵循电网约束，或通过MPPT调节公共耦合点（PCC）的电压和电流。此外，电网断电时，光伏系统必须立即断开以防止反送电（anti-islanding）。
5.2 光伏电池故障
光伏电池的材料组成（硅、CIGS、CdTe或CdS）对其抗退化韧性有显著影响，但固有缺陷不可避免，影响所有电池类型，包括裂纹和电势诱导退化（PID）等结构缺陷，以及局部热点。太阳能电池的断裂和开裂源于半导体的固有脆性，可能在生产初始阶段（包括焊接和层压工艺）、运输、安装和运行阶段形成。第二代电池（薄膜电池）因低应力特性较硅电池更易受损。
热点是电池中存在热异常的区域，某些电池温度显著高于其他电池，可能由损坏的连接、部分遮挡或特定位置污垢积累引起。此外，各电池I-V曲线给其余电池增加负担，反向电流串联导致不同点的热耗散。其他促成因素包括部分电池老化、缺陷旁路二极管、串联面板不匹配和通风不足。这些问题导致光伏面板效率降低，某些情况下构成火灾危险。
5.3 光伏组件故障
5.3.1 层间剥离和分层
炎热潮湿气候的环境因素已被确认为太阳能组件退化的重要贡献者，特别是关于组件自身的组成和结构。此外，制造过程中使用的粘合剂质量被发现是模块整体耐久性的潜在弱点。高温和湿度的结合，加上制造缺陷，可能导致光伏组件各层之间粘合力的丧失。涂层可能从玻璃或玻璃与电池材料或背板分离，导致水渗漏、层间湿气进入和光伏组件污染。此类退化导致效率持续下降，单体空气/聚合物界面处功率损失高达4%，安全等级A评级退化，并可能引发更大风险。剥离缺陷通过视觉检查或先进成像技术检测。
5.3.2 光伏组件变色
变色是光伏组件中最普遍的缺陷之一，可归因于氧化反应和涂层材料物理性质的改变。这些改变是水、紫外线辐射与温度超过50℃材料之间化学反应的结果。聚合物组成中色团的化学分解导致颜色变黄，且随温度升高颜色强度增加。该现象导致电池颜色变为棕色，在太阳能板表面形成色差，进而导致太阳辐射透射率差异和受损区域光吸收减少，加速光伏组件生命周期，导致过早老化和输出功率损失，还可能引发剥离和裂纹等额外故障模式。
5.3.3 接线盒故障
光伏模块背面设有关键组件，对确保光伏系统可靠性起 pivotal 作用。接线盒安装在模块背面和边缘，主要功能是保护通信组件和连接光伏模块与外部站的导线阵列。故障可能由湿气引起的腐蚀、面板背面安装不当，或制造不良导致的密封不充分造成。最关键的原因是内部电弧故障导致电线问题，引发电气短路和火灾，造成人员和物质损失；不可靠的焊接连接也是接线盒故障的促成因素。
5.3.4 旁路二极管故障
旁路二极管ider 与阻断二极管（BBD）的集成是避免部分错位、太阳能电池不匹配或污染物存在导致能量损失的最优解决方案，通过将其纳入光伏电池串实现。旁路二极管抵抗反向偏置，可分为反向电压保护（BpDs）或反向电流保护（BkDs）。其通过允许电流绕过故障电池流向其他健康电池实现功能。为确保这些集成于光伏系统的二极管正常运行，必须遵守特定条件，包括使用兼容的模块和电路参数，以及在制造和生产阶段实施适当的组装技术。二极管故障可能导致模块整体生产效率降低，以及其他组件退化（如电池颜色在二极管温度升高时变暗），可能引发接线盒劣化或光伏电池热点出现。此外，二极管故障可能不易检测，需要通过I-V曲线不匹配或视觉检查发现。
5.3.5 电势诱导退化（PID）
近期多项测试和研究聚焦于"电势诱导退化"现象。该现象发生于电池与框架和模块封装之间存在高电压时的漏电流产生，钠特性导致阳离子从玻璃推向涂层材料或光伏电池。漏电流从保护框架流向光伏电池，通过p型晶硅模块中的多条路径。路径1最为有害，因其在潮湿多雨天气下导电性增加，导致光伏电池退化和效率下降。接地故障保护系统、无钠玻璃或抗反射涂层材料等可作为该现象的有效缓解方案。
5.3.6 蜗牛轨迹故障
蜗牛轨迹是光伏组件最具普遍的故障之一，影响组件表面，在安装后最初运行期间出现。该现象受环境因素影响，特别是安装后最初几个月的炎热气候、高温和紫外线加速其出现和形成。表现为银色金属涂层颜色变为深灰或黑色变，在太阳能板玻璃上肉眼可见，通常在面板运行或安装后三个月至一年间出现。蜗牛轨迹可作为模块存在微裂纹的可靠指标，可能影响光伏组件的能量生产，年输出量降低达3%。
5.3.7 背板（BS）故障
背板缺陷是当前太阳能设施平稳运行面临的关键挑战之一。背板是组件的最终和最基本层，通常始于热和机械不稳定性，随后电气绝缘下降，继而湿气和空气渗透。背板整体组成已增加层数，每层执行特定保护功能。光伏组件退化常伴随背板劣化，表现为开裂、层分离、剥离、腐蚀和乙烯-醋酸乙烯酯（EVA）层退化。
5.3.8 腐蚀故障
腐蚀是太阳能组件中最普遍的故障和退化模式之一，通常呈渐进性。金属和连接上氧化物的形成和积累，以及通过电化学和化学反应的后续破坏是退化的主要原因。该过程受热和高湿加速，可能进入光伏电池和封装材料之间，削弱粘合系数，最终导致模块进水。此外，剥离缺陷因其含湿量加速腐蚀，增强电气导电性，导致漏电流增加和模块性能退化。腐蚀退化影响光伏面板的各种组件，包括模块边缘（可能导致开裂缺陷）和接线盒腐蚀（可能导致布线故障）。
5.4 AI模型在光伏组件故障检测中的应用
机器学习是人工智能领域专注于数据分析和理解的领域，目标是识别和提取最相关特征和细节，实现诊断、预测、分类和回归等多种功能。其在制造、医学、社交媒体和服务等行业应用广泛，已成为图像识别的关键组成部分。人工智能技术在太阳能领域的应用包括：利用天气数据预测能源生产，以及利用太阳能模块航空图像识别视觉缺陷。
现有基于AI模型诊断太阳能组件和电池退化的文献，主要集中于开发促进太阳能板异常准确快速检测的方法，可广泛分为三类：第一类使用ML算法分析传感器导入数据以检测和分类光伏系统故障；第二类依赖深度学习算法分析和检测缺陷，基于历史数据或使用搭载成像技术的无人机检测视觉故障；最后一类依赖预训练模型，常使用成像技术作为检测缺陷的手段。
5.4.1 机器学习用于光伏系统退化诊断的潜力与挑战
现有文献强调机器学习范式在识别各种故障场景中的功效。这些模型利用气象数据和光伏运行参数促进精确诊断。例如，实施监测系统（MS）以太阳辐照度和环境温度为输入变量，功率比作为故障预测和分类的输出。尽管这些方法通常获得令人满意的诊断准确率和分类率，但其本质上是间接的，易受采集、预处理或传输过程中信号失真或数据丢失的影响，诊断可靠性根本上取决于传感器质量。为增强退化检测，导入数据集采用先进机器学习算法建模，如支持向量回归（SVR）和高斯过程回归（GPR）已成功部署识别光伏设备和太阳能电池中的潜伏缺陷。然而，这些方法需要大量时间投入进行数据准备，可能缺乏光伏退化全面表征所需的粒度。研究开发了集成多种技术的混合机器学习框架用于热点检测，如支持向量机（SVM）与红外热成像（IRT）结合用于热点缺陷分类，但检测过程计算密集且易受测量不准确影响。
5.4.2 深度学习用于光伏组件故障识别
光伏组件检测和诊断的首要挑战仍是早期故障识别和快速诊断响应的需要。该需求目前正由图像处理和分析领域的深度学习方法解决，特别是伴随无人机（UAV）连续光伏系统监测研究的蓬勃发展。无人机促进高分辨率图像获取以进行模式识别和特征分析，旨在检测缺陷电池并确保系统可靠性峰值。基于深度学习的方法成功取决于其自动分析图像和提取复杂特征的能力，区别于传统机器学习框架的手动特征工程。
多项研究提出深度学习架构作为独立解决方案或与机器学习算法集成用于光伏故障检测。例如，有研究提出三种基于卷积神经网络（CNN）的混合方法：第一种整合CNN与优化Gamma函数，训练于红外（IR）热太阳能电池；第二种使用预处理IR温度数据训练CNN架构以减少计算时间；第三种采用极端梯度提升（XGBoost）算法作为CNN替代方案，利用温度统计作为主要输出。三种方法均展示了识别缺陷模块的高效率和速度。
随着航空影像数量增加和诊断任务复杂性增长（特别是细胞退化和可外部见缺陷如变色或"热点"的检测），更复杂的模型被部署。利用VGG16预训练网络进行稳健特征识别和Softmax激活函数进行最终分类，模型在各类太阳能电池损伤分类中达到高精度。深度学习模型已证明在光伏组件多种可见和热故障的准确检测和全面诊断中高度有效。
5.4.3 迁移学习：光伏故障诊断的创新前沿
迁移学习（TL）是当代机器学习中最关键和创新的范式之一。该方法基于从为特定任务或数据集开发的预训练模型中获取的知识，并将其投射到新 albeit 相关领域的原理。通过模拟人类跨上下文知识应用的认知过程，迁移学习显著增强神经网络的效率和准确性，特别是在面临数据稀缺挑战时。该方法利用预训练模型中预提取的特征，通过有限数据快速适应新任务，克服计算约束，为深度学习架构在多元领域的广泛部署铺平道路。
在光伏组件故障检测和诊断领域，大量研究证明了迁移学习以高精度分类太阳能板故障的功效。例如，VGG-16、VGG-19和ResNet-50等架构已被广泛用于利用电致发光（EL）图像诊断和分类光伏缺陷。尽管样本量受限（如仅44个单元的数集），这些模型在六种不同故障模式中实现了87.5%的显著诊断准确率，在二元分类（缺陷 vs. 非缺陷单元）中达到约80%的准确率。此外，GoogLeNet和ResNet-50等预训练模型的集成在基于互联网RGB图像的太阳能板缺陷分类中同样成功。尽管非结构化数据中存在显著噪声，这些模型在缺陷分类中表现出 exceptional 稳健性，达到80.9%的准确率。这些发现共同强调了迁移学习作为优化太阳能系统可靠实用框架的变革潜力。
6 结论
本综述呈现了光伏组件退化机制、故障模式和故障识别技术的整合分析，特别强调基于成像的检测方法和人工智能驱动诊断。通过系统关联电池和组件层面的物理缺陷与其在红外、电致发光、光致发光、紫外荧光和SEM成像中的可观测特征，本工作提供了退化现象如何在实践中表现和检测的连贯理解。此外，综述强调了机器学习和深度学习的最新进展如何实现自动化、准确和可扩展的故障诊断，特别是与航空和高分辨率成像技术结合时。本文将检测技术、退化机制和AI模型统一于单一框架，而非将其视为独立主题，为寻求改善光伏能源系统可靠性、安全性和长期性能的研究者、系统设计师和运营人员提供有价值的参考。
6.1 光伏系统未来展望
光伏系统未来高度 promising，由前沿技术的持续改进和用于监测诊断的智能仪器集成驱动。关键前景包括：通过 robust 诊断和监测协议提高运行效率和系统可靠性；确保波动环境条件下的无缝系统性能；制造进步带来的组件寿命延长和能量转换效率优化（目前介于16.7%至17.0%）；能量转换过程和结构完整性的高韧性；集成监测系统促进关键故障预防以确保电网管理稳定；物联网（IoT）和人工智能（AI）等先进范式实现实时系统监督；高级故障预测最小化计划停机需求，显著降低维护成本和运营停机时间；太阳能作为全球环境保存最可行战略选择的持续地位。
6.2 限制与挑战
尽管技术进步，若干技术障碍仍然存在：早期故障检测局限性，某些故障早期阶段检测和预测的限制；气象敏感性，天气波动对故障检测和诊断算法准确性的 substantial 影响；集成复杂性，光伏系统与现有遗留基础设施（如SCADA系统）同步的技术挑战；大数据和安全，高容量数据管理问题及区块链等安全存储解决方案的必要性。
6.3 先进监测能力（论文贡献）
本文突出的有效光伏系统监测先进能力包括：利用先进热成像检测物理缺陷和局部热点；集成无人机（UAV）系统实现自动化大范围现场检查；利用AI多模态图像处理准确诊断结构和物理异常；以及作为光伏监测系统基础架构的提出的综述框架。
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