一种基于可视图像轻量化神经网络的光伏故障分类方法

本发明公开了一种基于可视图像轻量化神经网络的光伏故障分类方法，光伏故障检测领域，包括：获取光伏系统的原始运行时序数据；基于所述原始运行时序数据，通过无监督特征提取模型提取高维鲁棒特征；将所述高维鲁棒特征转换为二维特征矩阵；将所述二维特征矩阵输入至轻量化神经网络进行分类，得到故障分类结果；基于所述故障分类结果，通过可解释性分析模型对分类决策依据进行可视化分析，得到用于量化各输入特征对分类结果贡献度的可解释性数据。本发明能够准确对光伏故障进行分类。