摘要
本发明公开了一种光伏组件设备的故障诊断方法、系统、设备及介质，所述方法具体包括：将历史运行数据作为输入，将理论发电量作为训练标签，采用神经网络模型进行建模训练，形成光伏发电量预测模型；将光伏发电量预测模型的预测发电量与每个光伏组件设备的实际发电量进行对比，计算获得发电量偏差值，根据发电量偏差值从多个光伏组件设备中确定潜在异常组件；根据预构建的组件状态分类模型确定每个潜在异常组件的故障类型判断结果，通过故障类型判断结果确定每个潜在异常组件的个性化维修方案。本发明提高了光伏组件设备故障诊断的准确性和效率，确保了光伏发电系统的运行效率和可靠性，为光伏电站的运维提供了有力的技术支持。
