一种基于深度学习的光伏组件故障诊断系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的光伏组件故障诊断系统及方法，通过多模态数据融合和先进的深度学习技术，显著提高了故障诊断的准确性和全面性，自适应采样策略和边缘计算的应用提升了系统运行效率，减少了数据传输和存储压力，多任务学习框架使系统能同时执行故障分类、严重程度评估和寿命预测，增强了诊断的深度和广度，基于强化学习的预测性维护决策机制优化了维护策略，延长了设备寿命，降低了运维成本，分布式学习框架确保了数据隐私和模型的持续优化，提升了光伏电站的整体发电效率和经济效益，为可再生能源的大规模应用提供了有力支持。