基于GA-LSTM-GPR的光伏逆变器故障诊断方法

基于GA‑LSTM‑GPR的光伏逆变器故障诊断方法，包括步骤：采集光伏逆变器的故障数据，通过填充缺失值、归一化以及标准化对其进行预处理；采用皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数分析故障数据中特征之间的相关性，并基于随机森林RF建立递归特征消除(RFE)方法提取重要特征；通过增加一个注意力层对传统LSTM网络进行改进，并采用遗传算法GA优化注意力权重，提高了模型的整体性能和预测准确性；在GA‑LSTM模型第一次预测结果的基础上，结合高斯过程回归GPR构建光伏逆变器的故障诊断模型。本发明所提光伏逆变器故障诊断方法，不仅能够捕捉特征数据之间的复杂非线性动态关系，还通过综合点预测、区间预测和概率预测，量化不确定性，了解预测结果的分布情况，进而提供更全面和可靠的故障诊断信息。