一种基于集成学习的光伏组件蜗牛痕迹检测方法

发明涉及光伏领域，特别是涉及一种基于集成学习的光伏组件蜗牛轨迹故障检测方法，包括如下步骤：S102：使用多分辨率信号分解方法对采集的电流信号进行分解处理；S103：使用主成分分析和等距映射算法对原始特征进行计算处理；S104：将所述步骤S103中获取的数据输入预先训练好的集成学习模型，所述集成学习模型包含多个机器学习模型，根据集成学习模型的输出结果确定光伏组件面板的健康状态。通过上述方法可以有效地对健康面板和带有蜗牛轨迹故障的面板进行有效分类。