一种基于多尺度残差注意力网络的光伏阵列热斑-遮挡联合诊断系统

本发明公开一种基于多尺度残差注意力网络的光伏阵列热斑‑遮挡联合诊断系统，通过融合红外图像与IV曲线多模态数据，构建双分支深度神经网络架构实现协同诊断。两分支通过交叉注意力机制实现特征互补融合；构建多任务联合训练框架，同步优化热斑定位和遮挡类型识别两个子任务，利用IV曲线电特征引导图像分支关注异常区域；输出包含热斑位置坐标、遮挡类型判定及置信度评估的诊断报告。本发明有效解决了传统单模态检测精度不足的问题，通过跨模态特征融合使热斑定位精度提升，遮挡类型误判率降低，显著提高了光伏系统故障诊断的可靠性。