一般我们将光伏系统分为独立系统、并网系统和混合系统。如果根据太阳能光伏系统的应用形式，应用规模和负载的类型，对光伏供电系统进行比较细致的划分。

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太阳能光伏产业近年发展迅速，准确诊断光伏组件故障位置及类型可以提升运维人员的工作效率。提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆模型(Convolutional Neural Networks-Long Short Term Memory，CNN-LSTM)的深度学习诊断模型，利用电站原有设备就可完成检测任务。首先提出了一种依据电流值的组件故障分类方式；然后，检测模型根据光伏阵列布局特点设计了一种特征提取算法，分别提取光伏阵列电流横向与纵向特征，来获取空间与时间上的特性；再通过CNN网络来对横向特征做进一步的提取与纵向特征的压缩，以解决特征种类单一及训练缓慢的问题；最终进入LSTM神经网络来完成对光伏组件的故障诊断。

本文件采用MATLAB中的simulink工具箱，搭建了太阳能光伏发电系统模型中的光伏电池模型.

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1MW太阳能光伏发电站。

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