太阳能是取之不尽用之不竭的清洁能源,是国际上公认的理想的替代能源。近年来,随着电站中各个元件的成本降低,以及光伏发电技术的日渐成熟,光伏发电量的比重逐年提高。为确保光伏组件的可靠运行,降低维修成本,需要对运行的光伏组件进行健康状况预评估,做到“早发现,早治疗”。光伏组件与其他设备相比,有其特殊性,其输出功率与外部环境密切相关,而外部环境无时无刻不在变化,这种不确定性的特点为光伏组件健康状况评估带来了挑战,需要考虑更多因素,需要采用更适合的方法和模型来解决这一问题。因此该课题的研究具有重要的理论意义和应用价值。本文首先介绍了光伏组件的基本结构和输出特性,着重分析了影响光伏组件健康状况的主要因素,确立了以运行参数、巡视参数、环境参数因素作为评价光伏组件健康状况的三类指标。考虑其复杂性,按照分层求解的总体策略,形成了光伏组件健康状况评估的三层指标体系。然后,分析评估指标与评估结果之间的关系,并用数学模型描述。针对各个评估指标对评估结果的影响程度不同,评估指标的性质不同(运行指标和环境指标为定量指标,巡视指标为定性指标),利用层次分析法(AHP)给出了定性指标的权重模型,利用层次分析法和熵权法给出了定量指标的组合权重模型;考虑光伏组件健康状况评估等级属于模糊问题,本文结合传统模糊理论与先进的云模型技术,给出了定量指标的隶属度函数模型,对定性指标给出了基于专家经验的隶属度模型;针对多层次指标体系,将权重技术与模糊技术相结合,采用模糊算子,形成了模糊评估模型。最后,设计了光伏组件健康状况评估的程序流程图,设计了人机交互界面,采用Matlab语言编程,对某地区的光伏组件进行了健康状况评估,并通过Matlab/Simulink仿真,验证了该方法的合理性和有效性。