基于红外成像和电致成像的光伏组件隐裂检测

李建东

【摘  要】科技的进步，促进人们对能源需求的增多。随着国家新能源行业快速发展，光伏电站已成为新能源发电行业中不可缺少的一员。但由于前期光伏电站发展过快，导致目前已投运的光伏电站发电效率参差不齐，其中主要影响光伏电站发电效率的因素之一就是光伏组件的质量。由于光伏组件在运行和安装过程中的不规范容易导致光伏组件电池片隐裂，从而引起光伏组件功率衰减，直接影响光伏电站的发电效率，所以检测出光伏电站的隐裂组件并及时更换就可以提高光伏电站的发电效率。但由于光伏电站光伏组件数量众多，并且集控系统也只能检测到组串一级数据，所以对隐裂组件的定位就成为提高光伏电站发电效率的关键。本文就基于红外成像和电致成像的光伏组件隐裂检测展开探讨。

【关键词】光伏组件;隐裂;检测技术

引言

电站在运行后的不同时段，会出现工程隐患、设备老化、环境影响等因素造成的发电不良或设备损坏，类似此类故障应及时处理，避免事态严重，造成更大损失。通过检测结果记录的积累，可建立电站健康档案，对经常出现问题的设备进行重点观察和维护工作;还可通过这些记录和档案对下一次的采购与选型提供有价值性的参考。所以，光伏电站应从建设期开始，即对站内的关键设备特别是光伏组件进行检测。

1隐裂的由来及危害

隐裂是太阳能光伏组件的一种不良现象，是指组件中电池片在封装之后出现肉眼无法察觉的细微裂缝的现象。电池片隐裂会在机械载荷下扩大，可能会导致开路性的破损。若隐裂情况较为严重时，可能发生热斑效应，使隐裂电池片区域温度升高，加速组件封装材料的老化，使整个组件的电流输出受到影响，输出功率降低，最终加速组件的功率衰减，降低其正常使用寿命。目前的EL检测仪利用晶体硅的电致发光原理可检测出隐裂等电池片内部缺陷。

2隐裂的分类

按照裂纹的数量、形态，以及和主栅线的相对位置来对隐裂进行分类。编号从Ⅰ～Ⅶ，各种类型的隐裂能造成收集电流障碍和互联脱落的风险逐渐降低。但在各种具体情况中，隐裂造成影响的大小与各自潜在的失效面积大小有关。

3基于红外成像和电致成像的光伏组件隐裂检测

3.1光伏组件电致成像检测

电致成像（EL）检测是通过对光伏组件通入正向电流，使电流作用于PN结两边，电能把处于基态的原子进行激发，使其处于激发态，处于激发态的原子不稳定，进行自发辐射。通过特殊材料制成的镜头去捕捉这种辐射，从底片的成像来判断电池片是否隐裂。虽然电致成像（EL）检测能精确的检测出组件电池片隐裂的程度和位置，但相应的其操作复杂，检测速度慢，同时EL检测出来的图片一般需要专业人士才能发现组件中存在的问题，所以无法用于大规模的光伏组件检测。随着人工智能的发展以及卷积神经网络在图像识别中的应用，使得计算机可以很好的代替人眼来对EL的检测图像进行检察和缺陷判别，從而提高了EL检测速度。

3.2组件红外检测

光伏组件通常安装在地域开阔、阳光充足的地带，在长期运行使用中，难免落上飞鸟排泄物、尘土、落叶等遮挡物。这些遮挡物在光伏组件上就形成了阴影，在大型光伏组件方阵间，行间距不合适也能导致互相遮挡形成阴影。由于局部阴影的存在，光伏组件中某些电池单片的电流、电压发生了变化，致使光伏组件局部电流与电压之积增大，从而在这些光伏组件上产生了局部温升现象。光伏组件中某些电池单片的本身缺陷也可能使组件在工作时局部发热，发生热斑效应。在实际使用太阳电池时，如果热斑效应引起的温度超过了一定极限，将会使光伏组件上的焊点熔化并毁坏栅线，进而导致整个光伏组件的报废。据国外权威统计，热斑效应导致光伏组件的实际使用寿命至少减少10%。这种热斑效应会严重破坏太阳电池板，且减少光伏组件寿命，降低整串光伏组串发电效率。长时间出现热斑情况或热斑温度过高，易出现火灾等安全隐患。通过红外测试仪对光伏组件进行热红外测试，在测试过程中将存在局部温度过高的光伏组件进行图像和编号记录，通过记录进行相应处理。

3.3图像识别技术在电致成像（EL）检测中的应用

图像识别技术是利用计算机对数字图像进行分析、处理，通过把原始数据分为训练集、验证集。训练集的作用是去训练算法模型，从而使得计算机能够按照我们的意愿对图片进行辨识和分类，验证集的作用为优化算法模型中的超参数，从而使得算法模型具有更好的准确性。由于图像识别技术可以快速准确的辨识出常见的光伏组件缺陷，所以为大规模电站的快速电致成像（EL）检测创造了条件。

3.4EL隐裂检测

电致发光（EL）又可称为电场发光，是通过加在两电极的电压产生电场，被电场激发的电子碰击发光中心，而引致电子在能级间的跃迁、变化、复合导致发光的一种物理现象。隐裂测试原理：晶体硅太阳电池外加正向偏置电压，电源向太阳电池注入大量非平衡载流子，电致发光依靠从扩散区注入的大量非平衡载流子不断地复合发光，放出光子;再利用CCD相机捕捉到这些光子，通过计算机进行处理后显示出来;整个测试过程在暗室中进行。EL图的亮度正比于电池片的少子扩散长度与电流密度，有缺陷的地方，少子扩散长度较低，所以显示出的图像亮度较暗。通过EL图的分析可有效发现硅材料缺陷、印刷缺陷、烧结缺陷、工艺污染、裂纹等问题。检测缺陷类型有：（1）隐裂，电池片中存在深色的线条;（2）黑心，电池中间存在明显边界的黑色喷墨状区域;（3）断栅，电池片细栅线方向有条状的黑色线条或区域;（4）云片，电池中间存在明显的灰黑色云雾状区域;（5）破、碎片，电池片中存在有明显边界的黑色区域，并与周围存在明显的碎痕和明暗对比;（6）明暗片，电池片整片颜色与同一组件的其他电池片颜色明暗不一;（7）主栅线区域明暗不一致，主栅线区域之间明暗等级不一致。

4避免隐裂的措施

（1）严格控制电池片来料品质，合理选择互联条厚度、硬度和可焊性;（2）保持环境相对湿度低于60%，保证电池片经过充分预热后再实施焊接;（3）手工焊接应保持手势轻、快、平，避免产生虚焊和过焊，避免按压电池片，尤其在串焊模板上;（4）机器焊接应严格监控焊接质量，避免虚焊、过焊和焊带偏移;（5）重视层压前的EL检查，隐裂尽量在层压前返修，以免层压造成隐裂扩大;（6）层压后的组件应充分降温后才能进行削边，宜采用玻璃面向下的方式削边和装框;（7）装框前的层压件应避免翻转和人工搬运;（8）削边和预组框等工作台面应足够大，组件居中放置后，其边缘到台面边缘的距离应大于200mm;（9）盖紧接线盒盒盖时用力应适度，且台面下对应的位置应设置一个较大面积的支撑;（10）宜采用钢架托盘或双层木托盘来周转平放的组件，使用液压车时货叉应完全穿过托盘。

结语

光伏组件隐裂检测是保障光伏电站发电效率的重要一环，本文通过结合红外热成像检测技术和电致成像（EL）检测技术可以快速发现和定位问题组件，同时图像识别技术的引入可以降低对检测人员的能力要求，并且可以更加快速的对EL检测出的图片结果进行分析。

参考文献：

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[2]郑海兴，舒碧芬，等.晶体硅组件长期运行后性能及衰退原因分析[J].太阳能学报，2018，33（4）614-617.

[3]李娜，张志根，武耀忠等.隐裂电池片在标准测试后的变化及分析[J].阳光能源，2019.

（作者单位：中国水电建设集团新能源开发有限责任公司西北分公司）