Abstract The accelerating rate of climate changeis likely to impact the performance of photovoltaic (PV) power generating systemsover the long run. This paper proposes along-termreliability assessment approach for PV integrated power systems considering the climate change effects on hierarchical level of PV systems. Hierarchical levels in the PV systems were formed considering components in a PV system, subsystems in a PV system, whole PV system, and the power grid level. The paper also suggests a way of mitigating the impact of climate change on PV systems through proactive design and the application of maintenance strategies for averting progressive component failure initiated by the effects of climate change. The approach takes into account different climatic factors including temperature, solar irradiation and wind speed as well as performanceaffecting factors including thermal stress, aging and degradation due to internal faultswithin the reliability evaluation framework. The approach drives through Monte Carlo simulation and Markov chain. The ability of identifying the critical components and subsystems in a PV system that lead to climate associated failures is one of the key benefits of the approach. Two established climate modelsare incorporated to generate climate change factors for the years 2020, 2050 and 2080. A set of case studies were conducted, and the results suggest that the reliability performance decreases considerably with theeffects of climate change.These effects are inconsistent over time when aging is taken into consideration.

中文翻译：

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气候变化对光伏系统等级影响的电力系统可靠性

摘要 从长远来看，气候变化的加速可能会影响光伏（PV）发电系统的性能。本文提出了考虑气候变化对光伏系统分级层次影响的光伏综合电力系统长期可靠性评估方法。光伏系统中的层次结构是考虑到光伏系统中的组件、光伏系统中的子系统、整个光伏系统和电网级别而形成的。该论文还提出了一种通过主动设计和应用维护策略来避免气候变化影响引发的渐进式组件故障来减轻气候变化对光伏系统影响的方法。该方法考虑了不同的气候因素，包括温度、在可靠性评估框架内，太阳辐射和风速以及性能影响因素包括热应力、老化和由于内部故障引起的退化。该方法通过蒙特卡罗模拟和马尔可夫链进行驱动。识别光伏系统中导致气候相关故障的关键组件和子系统的能力是该方法的主要优势之一。结合两个已建立的气候模型来生成 2020、2050 和 2080 年的气候变化因素。进行了一组案例研究，结果表明可靠性性能随着气候变化的影响而显着降低。这些影响随着时间的推移而不一致老化考虑在内。由于可靠性评估框架内的内部故障导致的老化和退化。该方法通过蒙特卡罗模拟和马尔可夫链进行驱动。识别光伏系统中导致气候相关故障的关键组件和子系统的能力是该方法的主要优势之一。结合两个已建立的气候模型来生成 2020、2050 和 2080 年的气候变化因子。进行了一组案例研究，结果表明可靠性性能随着气候变化的影响而显着降低。这些影响随着时间的推移而不一致老化考虑在内。由于可靠性评估框架内的内部故障导致的老化和退化。该方法通过蒙特卡罗模拟和马尔可夫链进行驱动。识别光伏系统中导致气候相关故障的关键组件和子系统的能力是该方法的主要优势之一。结合两个已建立的气候模型来生成 2020、2050 和 2080 年的气候变化因子。进行了一组案例研究，结果表明可靠性性能随着气候变化的影响而显着降低。这些影响随着时间的推移而不一致老化考虑在内。识别光伏系统中导致气候相关故障的关键组件和子系统的能力是该方法的主要优势之一。结合两个已建立的气候模型来生成 2020、2050 和 2080 年的气候变化因素。进行了一组案例研究，结果表明可靠性性能随着气候变化的影响而显着降低。这些影响随着时间的推移而不一致老化考虑在内。识别光伏系统中导致气候相关故障的关键组件和子系统的能力是该方法的主要优势之一。结合两个已建立的气候模型来生成 2020、2050 和 2080 年的气候变化因素。进行了一组案例研究，结果表明可靠性性能随着气候变化的影响而显着降低。这些影响随着时间的推移而不一致老化考虑在内。