一种基于改进人工神经网络的光伏阵列故障检测方法

本发明公开了一种基于改进人工神经网络的光伏阵列故障检测方法，该光伏阵列故障诊断方法构建的光伏阵列故障诊断模型包括输入层、门控卷积层、扁平化层、输出层以及一个或依次相连的多个全连接层；通过添加门控卷积层以及多个全连接层，解决了现有的光伏阵列故障诊断存在的梯度消失问题；本发明使用自适应Softmax激活函数作为输出层的激活函数，提升了模型的准确率和稳定性；此外，本发明通过仿真模拟来构建光伏阵列，能够在数据较少的情况下根据光伏阵列的模块参数获取大量光伏阵列的工作状态参数；本发明能够处理具有大数据集的复杂任务并在训练后提供快速预测，且具有良好的泛化能力以及极高的可行性和应用前景。