1、隨著第三次工業(yè)革命的到來，新能源迅速發(fā)展，光伏產業(yè)備受關注。而光伏組件價格較高一直是制約光伏產業(yè)發(fā)展的一個重要因素，光伏發(fā)電系統(tǒng)投資商一次性投資過高，短時間無法收回成本。
　　本文在收集大量數據資料的基礎上，系統(tǒng)分析國家層面針對光伏產業(yè)發(fā)展規(guī)劃，國家電網公司對光伏產業(yè)發(fā)展的支持政策，浙江省和嘉興市光伏產業(yè)發(fā)展現狀，分析現階段光伏產業(yè)發(fā)展面臨的問題，得出導致問題最主要的原因是，光伏系統(tǒng)發(fā)電量無法得到保障，光伏組件故障率偏高，熱斑現象

2、普遍，無法及時有效的診斷，排除故障能力弱。所以，有效的光伏組件故障診斷，可以大大提升光伏發(fā)電系統(tǒng)的經濟性。在電力領域中應用的故障診斷技術很多，且各有利弊，目前針對光伏陣列的故障診斷技術主要分為紅外檢測法和電信號檢測法兩大類，實際工程中，需要添加額外的故障診斷輔助設備，增加系統(tǒng)經濟成本，且故障診斷不及時，普遍為光伏陣列故障后采取措施，某種程度排除故障效率得不到保證。
　　本文系統(tǒng)總結了光伏陣列故障的成因，歸納故障類型。提出在整個光伏

3、發(fā)電系統(tǒng)中，采用唯一支路指示光伏陣列故障的微型逆變的新思路，利用實時運行數據，建立數據挖掘決策樹模型，利用模型預測其他支路的光伏陣列故障情況。首先，采集光伏陣列監(jiān)控數據中光伏陣列電流、輸出功率，溫度傳感器光伏板正板工作溫度，環(huán)境檢測儀采集的環(huán)境溫度、光輻照度，微型逆變器的故障指示數據。進一步對海量數據進行數據抽取、轉化和加載，建立光伏陣列故障診斷應用數據庫。最后成功實現C5.0算法，建立模型，模型預測結果準確率高，同時與CART算法結果