基于神经网络的光伏电弧检测方法及系统

本发明揭示了基于神经网络的光伏电弧检测方法及系统，包括如下步骤：生成数据集；对数据集进行预处理得到训练数据集；构建CNN模型和Transformer模型相结合的混合架构检测模型，CNN模型对电压时序数据进行处理提取到特征信息，Transformer模型将每个时刻的特征信息进行融合提取到融合特征信息，计算出预测值调整混合架构检测模型的参数得到电弧检测模型；采集光伏系统的采样电压时序数据并导入电弧检测模型，电弧检测模型检测是否发生电弧并输出检测信息。本发明通过融合卷积神经网络CNN与Transformer技术，大幅提升了光伏系统中电弧故障检测的准确率，提高了光伏系统运行的安全性与稳定性。能够从复杂电信号中准确捕捉电弧故障的关键特征，从而使得检测更高效稳定。