一种基于深度学习的光伏储能柜故障诊断方法及系统

本发明涉及光伏储能系统故障诊断技术领域，公开了一种基于深度学习的光伏储能柜故障诊断方法及系统，其中，一种基于深度学习的光伏储能柜故障诊断方法包括：利用物理约束的对比学习算法对未标记的光伏储能柜监测数据进行预训练，构建具有物理意义的特征表示空间；利用标记样本训练特征编码器并构建原型诊断模型；构建对比式解释生成器，通过生成反事实样本提供直观的故障解释；构建特征显著性映射技术；构建特征、症状、原因三层解释架构，将诊断结果转化为维修人员易理解的形式；构建交互式诊断界面；本发明通过对比学习预训练和少样本微调策略，仅需少量标记样本即可学习识别新型故障，降低了数据采集和标注成本。