Enhanced Fault Classification in Photovoltaic Panels Using Random Forest and k-Nearest Neighbors

Das Kapitel geht der entscheidenden Bedeutung der Fehlerklassifizierung in Photovoltaik-Systemen (PV-Systemen) nach, die für nachhaltige Energielösungen immer wichtiger werden. Zunächst werden die verschiedenen Defekte skizziert, die in PV-Systemen auftreten können, wie Alterung, Verschattung, Hotspots und Schaltungsprobleme, und die Methoden, mit denen diese Fehler erkannt werden. Das Dokument untersucht zwei primäre Techniken zur Fehlererkennung: visuelle und thermische Techniken (VTMs) und elektrizitätsbasierte Methoden (EBMs), wobei der Schwerpunkt aufgrund seiner Einfachheit und Effektivität auf der Strom-Spannung-Charakteristik (IVCA) liegt. Der Kern des Kapitels vergleicht die Leistung zweier maschineller Lernalgorithmen, k-Nearest Neighbors (k-NN) und Random Forest (RF), bei der Klassifizierung von Fehlern in PV-Anlagen. Durch umfangreiche Simulationen und Datenanalysen zeigt die Studie, dass der Random Forest-Algorithmus k-Nearest Neighbors hinsichtlich Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Verallgemeinerung über verschiedene Datensatzgrößen hinweg durchweg übertrifft. Das Kapitel behandelt auch die mathematische Modellierung von Solarzellen und den Einfluss verschiedener Fehler auf die I-V- und Leistungsspannungseigenschaften von PV-Modulen. Es bietet eine umfassende Analyse, wie sich unterschiedliche Fehler in den charakteristischen Kurven manifestieren, was für eine genaue Fehlerdiagnose und Systemoptimierung entscheidend ist. Die Ergebnisse unterstreichen die überlegene Klassifizierungsfähigkeit des HF-Algorithmus, was ihn zu einer bevorzugten Wahl zur Steigerung der Zuverlässigkeit und Effizienz von PV-Anlagen macht. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die praktischen Auswirkungen dieser Ergebnisse und betont die Bedeutung fortschrittlicher Methoden zur Fehlerklassifizierung, um die Langlebigkeit und Leistungsfähigkeit von PV-Systemen zu gewährleisten.