基于多模态深度学习的光伏组件智能故障检测方法及系统

本申请涉及光伏运维技术领域，提供了一种基于多模态深度学习的光伏组件智能故障检测方法，包括：获取光伏组件的可见光图像数据、红外热成像数据以及电气性能数据；分别对各数据进行特征提取，得到可见光特征、红外热特征及电气特征；基于跨模态注意力融合机制对三种特征进行融合处理，得到多模态融合特征；将多模态融合特征输入稀疏门控混合专家网络进行故障推理，得到故障识别结果；基于故障识别结果进行故障类型判定及严重程度评估，得到故障检测结果。解决了现有技术存在故障检测精度低以及新型故障适配性差的技术问题。