光伏陣列能否正常工作直接關(guān)系到整個(gè)光伏發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和可靠性。對于光伏陣列故障診斷中傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷算法準(zhǔn)確率低、收斂速度慢等問題,提出一種基于粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷算法。建立以光伏陣列的4種故障特征參數(shù)為輸入、5種情況為輸出的故障診斷模型,對基于粒子群算法的網(wǎng)絡(luò)模型的自適應(yīng)權(quán)重尋優(yōu)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。最后,將優(yōu)化算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化算法不僅可以有效地診斷光伏陣列的故障類型,而且還可以提高故障診斷的準(zhǔn)確率。