在全球能源格局深度调整的大背景下，环境问题与能源危机促使世界各国加速向清洁能源转型。太阳能凭借其取之不尽、清洁无污染等显著优势，在能源供应体系中占据着愈发关键的地位，光伏产业由此迎来爆发式增长，大规模光伏电站如雨后春笋般在全球各地广泛布局。
光伏电池板作为光伏发电的核心部件，长期暴露于户外复杂恶劣的自然环境中，面临着多重严峻挑战。自然环境侵蚀方面，风吹日晒雨淋致使封装材料老化、开裂，不仅降低了电池板的机械强度，还影响其光电转换效率；杂物附着堆积现象普遍，灰尘、鸟粪、落叶等杂物会遮挡电池板表面，减少光照接收面积，进而削弱发电能力；复杂地形造成的阴影遮挡问题突出，在山地、建筑物周边等区域，阴影的不规则变化易引发局部过热形成热斑，严重时可损坏电池组件；电气故障也不容忽视，线路老化短路、电池片内部缺陷等问题，干扰电能输出稳定性，甚至可能引发火灾等安全隐患。
传统的光伏电池板故障监测方法在应对这些复杂状况时显得捉襟见肘。人工巡检依赖人力逐一排查，效率极为低下，且受巡检人员专业水平、工作经验及责任心等主观因素影响极大，难以精准、全面地发现潜在故障隐患。电气参数测量方式虽能获取部分电路数据，但对于外观类故障如封装材料损坏、杂物遮挡以及早期隐性故障，如电池片内部微观结构变化引发的性能衰退等，检测能力十分有限，无法满足现代光伏产业大规模、精细化运维管理的迫切需求。
从宏观层面来看，及时且精准地识别定位光伏电池板故障，是保障清洁能源稳定供应、支撑电力系统可靠运行的关键环节。在全球能源转型加速推进的进程中，太阳能发电的稳定性与持续性对于缓解能源危机、减少对传统化石能源的依赖、降低碳排放、实现应对气候变化目标起着举足轻重的作用。通过有效监测与快速处理电池板故障，可最大程度维持光伏发电系统的发电效率，减少因故障导致的发电量损失，确保清洁能源在能源结构中的占比稳步提升，为全球能源可持续发展战略落地提供坚实保障。
1. PCB光伏板的数据集构建：从不同地理、气候及运行时长的光伏电站收集外观图像、电气参数时间序列、环境数据等多模态数据，经清洗去除异常等数据、归一化统一量纲、运用旋转缩放图像及添加噪声等增强技术扩充规模与丰富多样性后，构建出能支撑高性能检测模型、适应复杂场景的数据基础。
2. 检测模型构建与性能提升：深入研究 CNN、RNN 及其变体等深度学习算法，依光伏电池板故障数据特点规律选或创合适架构作基础模型，利用 CNN 处理外观图像故障、RNN 改进型处理电气参数故障，经大规模数据训练、验证、测试，挖掘特征规律优化模型，提升判别和泛化性能达 95% 准确率以上，实现故障实时精准监测诊断及保障发电系统稳定。
区别于传统的光伏电池板故障监测方法，本研究深度融合深度学习技术，利用其强大的自动特征学习能力，对多源异构数据进行深度挖掘与分析。
检测模式创新：打破传统人工巡检或定时测量的滞后性局限，构建实时在线监测系统。通过优化硬件采集设备与软件算法架构，实现对光伏电池板数据的持续、高速采集与即时分析处理，能够在故障发生瞬间快速捕捉异常信号，并及时反馈故障信息。这种实时监测模式可极大缩短故障发现与处理的时间间隔，有效降低发电量损失，显著提高光伏电站的运行可靠性和能源利用效率，引领光伏运维模式从传统向智能化、自动化转变。