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1、RIAC217Plus可靠性预测模型在光伏系统摘要 - 系统可靠性评估是一个重要的任务行业。其实，可靠性指标建议关于装备质量水平的信息，维护和投资。可靠性指标可以估算以不同的方式。最常用的方法是可靠预测模型。尽管他们的扩散，其应用程序和结果经常讨论的，由于每个他们提供了一个不同的可靠性评价为同一根据调查制度。此外，这些模型评估在特定工作的系统行为条件。这方面的介绍补充问题的情况下其特征在于，连续的光伏系统的变化的工作条件。本文的目的是使用RIAC 217Plus模型的定性比较不同的分布式最大功率点之间跟踪器来确定最可靠的。新指数来表征系统的可靠性行为在连续变化的环境条件下使用的是建议。关键词
2、- 平均无故障时间，故障率之间，可靠性能，光伏发电系统一各部分名称？ OB基地，故障率低，操作？ EB基地故障率，环保？ TCB基地故障率，温度循环？ SJB基地故障率，焊点？ EOS故障率低，过度电性应力微克可靠性增长故障率的因素？ DCO为占空比，运行故障率的因素？致故障率的因素为温度，操作2 S应力故障率的因素？ DCN为占空比故障率的因素，非操作？ TE失败率因素为温度环境的？ CR故障率的因素，循环速率？ DT故障率的因素，三角洲温度？ SJDT故障率的因素，焊点三角洲温度平均无故障时间平均故障间隔时间二。引言并网光伏数（PV）系统增加了不少，在过去几年。在事实上，意大利是最大的市场
3、为2011年，有9.3吉瓦连接，其次是德国与7.5吉瓦。事实上，考虑到全球装机量，PV代表，水力和风力发电，第三极后用可再生能源。光伏组件的特点从在15-20的范围内的高度可靠的组件年来，随着在早期良好的性能和效率年。经过几年的运作，他们的表现减少可影响其可靠性。光伏电站是一个复杂的系统由许多电子和机械构成装置，例如光伏组件，转换器，跟踪器系统，光学等。它工作在连续变化根据气象工作条件现象（辐照度，环境温度）和安装地点的位置（影子，灰尘等） 。多数光伏系统的故障是由于变频器的故障。实际上，DC-AC转换器的特征在于平均数时间为约五年首次故障（ MTFF ） 。设计师的目的是提高这些系统性能提高
4、了效率和可靠性，并降低了成本。事实上，一个高效率的光伏电站允许使短的能量回收期，而可靠光伏电站允许使较低的维修服务数。在这种情况下，光伏发电的可靠性评价工厂设备变成一个非常重要事情要从项目开始考虑。以平均数的方法故障或故障率的计算间隔时间为这些设备是不是直接和独特的问题，因为许多可靠性预测模型，方法及测试可用。另外，考虑一个特定的系统中，应用不同的方法提供不同的可靠性指标的评价。许多文献作品讨论可靠性预测模型问题方面和局限性 1-2 强调这些模型定性分析和系统的有效性行为的比较研究。这些健身模型来正确表达的可靠性行为在连续变化的经营光伏电站子系统条件是另一个结点到最选择合适的一个来使用。详细地
5、说，在第2使用最多的可靠性预测模型进行了分析。在第3分布式最大功率点跟踪（ DMPPT ）升压转换器的设计被认为是和他们的可靠性指标是通过的手段进行评估RIAC手册217Plus 。此外，一个新的加权无故障公式的意思是时间建议最好G. Graditi ， G. ADINOLFI ， A.彭特克沃ENEA - 新技术，能源和经济可持续发展意大利国家机构研究中心，波蒂奇（ NA ） ，意大利通讯作者 - 电子邮件： giorgio.graditi enea.it - 电话： 390817723400RIAC 217Plus可靠性预测模型在光伏系统343978-1-4673-4430-2/13 /
6、31.00美元 2013 IEEE表征连续变化的工作条件系统。分析进行比较的可靠性同步整流与二极管的表演整流电源优化器。三。可靠性预测模型可靠度R （t）的公式（1）中所定义，它的概率是比项目将不执行规定功能为在既定期间内规定的条件下出现故障。？吨吨？公关）（1）其中：PR =概率单位T =随机变量=一生T =任务时间可靠性值R是数的范围为（ 0,1）并且其图形如图1所示。图。 1 ，可靠性函数R （ t）的曲线图。详细地说，在开始时的设备的可能性正常运行时的高，它采用t下降，并为高的任务时，设备的正确的概率运作是低的。用来表示设备指数可靠性指标是：？故障率（ FR）或危险函数表示与其中一个组
7、件或系统发生故障的频率？的平均故障间隔时间（ MTBF ）是一个衡量如何可靠的产物是。它通常是在给定的以小时为单位。高MTBF值高的特点可靠性的产品。这些索引可通过许多方式来计算不同的可靠性预测模型。他们中有些人 - 军事手册217 ， PRISM 和217Plus - 分别为为军事应用开发的，而其他人，惹人，Telcordia公司等，为航空电子设备和电信部门。最常用的有：？ MIL-HDBK- 217 ：这个可靠性模型，出版由美国海军于1965年，是唯一的可在时间可靠性预测方法，因此，可靠性社区为通过该工具自己使用。这可能是最国际公认的经验预测方法。其结果是，MIL-HDBK- 217 3
8、成为，仍然是用的最多广泛使用的可靠性预测方法。它包括范围广泛的零件类型和型号支持五个最常用的环境中电信业（地面固定控制，地面固定不受控制的，地面移动，空降商业和空间）再加上额外的替代品在军事环境中非常有用。它是基于悲观的故障率假设。这种模式不认为可以促进故障率等因素如老化数据，实验室测试数据，现场测试数据，设计师的经验，磨损等。？ Telcordia的预测模型 - 可靠性预测程序的电子设备SR-332 4 - 由AT T贝尔实验室在1997年开发的，它是只专注于电子设备。该模型（以前称为Bellcore实验室）修改了MIL-HDBK-217标准预测模型，以便更好地代表电信行业的设备加入考虑老化
9、，野外和实验室测试能力数据。虽然符合Telcordia标准的开发专为电信领域，它被用来模型产品中的多个其他行业。缺点是，预测被限制为环境用30 C和65 C之间的温度工作？该RIAC手册217Plus模型5 ，出版在2006年，已经开发了可靠性信息分析中心（ RIAC ），并指出国防部作为接班人的美系在MIL-HDBK- 217和PRISM 方法。该这个模型的形式是从MIL-HDBK-很大的不同217和Telcordia SR-332 。事实上， 217Plus认为不同的基本故障率对于每个泛型类的失效机理。这些过程的因素被确定通过工艺指标与定性评估应用加权因子。？惹人：可靠性方法FIDES指南
10、2004 6 已建立由FIDES集团，财团从航空领域的法国工业家和国防部（法国空中客车公司，欧洲直升机公司， GIAT工业，MBDA公司和Thales ） 。该FIDES方法是基于关于所支持的失败的预测模型物理试验数据的分析，所以它是从传统的不同这是完全基于该预测方法所收集的历史故障数据的统计分析领域，在公司内部或从厂家。四。可靠性评估：案例研究尽管适用可靠性数预测模型，对“最好”的一个识别是不容易的。事实上，很多人允许计算系统平均无故障时间在一个特定的工作条件 7-11 。这些方法适用于大量特点是名义或最坏的应用领域情况下的工作点。在光伏应用中是不可能的确定一个名义或最坏的情况。事实上，光伏
11、系统和子系统在连续变化的条件下工作中的辐照度，环境温度，风速条件速度，湿度等等。一个解决方案可以考虑最坏的情况，并估算光伏电站的可靠性表现在该条件下，但类似的结果不能正确的描述光伏电站relaibility行为，344因为他们并不总是（24小时/天， 365天/年）运行在特定的条件。一个可供选择的方法中，其中10引入了报告公式2 MTBF方案是用于DC-在光伏发电领域使用DC转换器。该公式2的重量和部分负荷的百分比是相同的，欧洲的效率公式旧至评价逆变器表演。在本文中，光伏电源优化器在 12,16提出的设计程序完成与因为他们的设计转换器的可靠性评估启动。的开发工具中，一组的识别后能够可行的商业电
12、子元器件工程作为一个特定的DMPPT转换器拓扑结构，提供了合适的指数，可将得到的溶液的特征效率，成本和可靠性的性能。在这种情况下，在RIAC手册217Plus可靠性预测模型被选择。它是MIL-HDBK- 217F的更新版本它是其前身即允许兼容保持不变的行业惯例对产品的可靠性预测。它还考虑组件的操作和非经营条件（营业及非营业温度，占空比，周期率，等等） 。图。 2的（a ） SR升压转换器; （二） DR升压转换器。正如许多其他预测模型，它的计算结果部件的故障率作为基失败的产品率是多少？ b和代表我可能一些？我的因素强调影响器件的可靠性行为。该目的是为了计算的可靠性指标分布式最大功率点跟踪（ D
13、MPPT ）升压转换器 1316 。详细地说， RIAC 217Plus被用来计算同步（ SR）和二极管的可靠性指标在图2所示的整流（ DR）的升压转换器。该SR电源优化器是由输入滤波器构成，一个电感器，一个低边（ LS ） MOSFET Q1 ，一个高边（ HS ） MOSFET Q2 ，输出电容。特别是，考虑转换器组件 17 - 20 是：- 陶瓷电容器- 低频率，开关二极管- 现场效果，低频硅晶体管- 扼流电感在DR电源优化器也有类似的拓扑结构其特征在于，作为HS开关器件的二极管。这两个DMPPT转换器保证不同在效率方面的表现如图 14-15 。详细地说，在SR升压能够保证更好效率，因为
14、它的HS FET开关设备其特征在于，一个较低的电压降，所以降低损耗除DR的。此外， SR转换器总是工作在连续导通模式（CCM ）无要求高的电感值，以避免不连续导通模式。表一报告217Plus公式计算MPPT转换器的故障率根据调查设备。由于热应力是最无效化因子之一16中，重视的是这里重点是根据平均无故障时间的变化温度上升。在谈到报告的故障率公式， ？ TE和？的各种因素和转换器设备温升TR对于一些环境温度值分别示于图。 3-5。在这种分析中，典型记录在意大利南部的安装气象数据站点的使用。在图6中所考虑的温度分布是由一个条形图的方式来表示。该最相关的温度范围和多少个小时光伏系统的总任职期间，在这些
15、条件运营时间报告。在表中，平均无故障时间一个考虑SR DMPPT转换器的值，指的是先前提到的温度范围内，是呈现。用类似的方法，应用RIAC 217Plus故障率表达式，平均无故障时间数据为DR是提高获得，并在表III中示出。在报告表中是可以强调的电源优化器的可靠性对温度的依赖性，以及他们的表演恶化，热应力增加。这是一个关键在不断变化的操作系统方面条件。详细地，在壳体的SR升压的下调查中，有之间的一个很大的区别MTBF值估计为15 ，而在计算35 C。此外，在情况下， DR的转换器，这个差别是可观。因此显而易见的是，在可靠性在一个独特的工作点性能分析不足以代表在系统中的可靠性问题每一个工作状态。
16、为了获得更逼真评估上述加权的方法是共享和报告公式3新MTBF公式为定义的。的平均无故障时间的权重？ i分别是，在这种情况下，在几个小时的DMPPT的百分比来确定在室温下在第i转换器的工作温度范围。如图6所示，同步升压运行760小时的温度值15为中心的范围相对应的18 DMPPT转换器的总运行时间。在表四， ？我对所有所考虑的温度范围内的值是上市。该MTBFnew值所考虑的电源优化计算中Eqs.4 。定性结果两个分析解决方案获得指出更好DR可靠性尊重表演给SR的。在事实上，在DR加权平均无故障时间高于约70在SR估计值。由于事实上，重复该使用转换器在同一个SR拓扑研究特点是不同组的商业组件构成它
17、们的电气部件清单（法案的材料） ，3451003025201052 。 048。 01 。 013。 0036。 003。 0平均无故障时间平均无故障时间平均无故障时间平均无故障时间平均无故障时间平均无故障时间MTBFwgt？（2）表I217Plus故障率公式设备故障率 RIAC -HDBK- 217Plus MOSFETEOSSJDTSJBDTCRTCBTEDCNEBSTODCO转播马鞍山？）（二极管EOSSJDTSJBDTCRTCBTEDCNEBSTODCO转播二极管？）（电容EOSSJDTSJBDTCRTCBTEDCNEBSTODCO转播？）（感应器EOSDTCRTCBTEDCNEBTO
18、DCO转播感应器？）（图。 3，转换设备？ TE与环境温度 - 图。 4，转换器设备？到VS环境温度。图。 5，转换设备温升TR与环境温度。图。 6，意大利南部典型的温度分布（2009年全年） 。表二SR DMPPT转换器的平均无故障时间温度（ C ）平均无故障时间（ 106个操作小时）1520.552020.412519.823015.95359.70表三DR DMPPT转换器的MTBF温度（ C ）平均无故障时间（ 106个操作小时）1535.742035.482534.483028.943518.29新平均无故障时间平均无故障时间平均无故障时间平均无故障时间平均无故障时间平均无故障时间？
19、35353030252520201515？（3）346表四MTBFNEW式量温度（C ）？我150.18200.27250.20300.28350.07小时operatig平均无故障时间小时操作平均无故障时间新DR新SR6_6_10*30。3210*32。18？（4）的MTBF值可以改变，但它是在范围（ 18 - 20 ）数百万工作小时。上述报告的数据确认 14-15 由于不可靠SR升压行为以用作HS和LS两个MOSFET的存在开关器件。事实上， MOSFET的故障率比其它部件那些更高，所以影响了整个转换器的可靠性指标。五，结论在本文中，可靠性评估的问题光伏系统在不断变化的工作条件下进行。在所
20、有的可用可靠性预测模型，该RIAC手册217PlusTM是选择了其较好的可行性，以表达一个DMPPT转换器中的可靠性问题操作和非操作模式，也考虑到其占空比和它的循环速率。那么注意的是集中在热应力，最1无效的原因。温度分布的典型意大利南部安装地点被认为是一个新的加权平均故障间隔时间公式，提出适当的计算可靠性指标在不同的工作条件为SR和DR升压拓扑结构。详细地说，不同解决方案在平均无故障时间方面进行分析。 SR升压转换器被认为是和他们的MTBF比较与DR的。在开展分析表明该SR电源优化器的特点是更糟糕可靠性指标，除DR的。的原因SR电源优化器更糟糕的可靠性表现为与MOSFET的就业作为LS和HS开关元件，但是这也是原因其提高效率的行为就在DR的推动作用。在总之，因为一个“最佳” DMPPT转换器代表了效率，成本方面的权衡解决方案和可靠性，设计者，的更紧的基础上约束条件，选择更合适的解决方案