基于人工智能的光伏设备故障预测方法与诊断系统

本发明公开了基于人工智能的光伏设备故障预测方法与诊断系统。本发明中，通过多维特征深度融合与动态虚实交互机制，显著提升了复杂工况下的故障辨识精度与早期预警能力。改进型格拉姆角场与物理机理模型的双通道设计，既捕捉了电流电压的瞬态波动特征，又融合了材料老化、温度梯度的长期演变规律，使得阴影遮挡引发的瞬时功率跌落与电池片隐裂导致的持续性能衰退等差异化故障均能被精准分离。这种时空耦合的特征表达方式突破了传统单维度阈值判断的局限，可在设备性能偏离正常状态5％～8％的早期阶段触发预警，较行业常规检测手段提前20％～30％发现潜在风险。