太阳能作为一种常见的可再生能源,近年来在电力系统中的应用越来越广泛,这不仅为世界提供了显著的经济和环境效益,而且后期维修操作较为简单。然而,由于环境条件常常不可预测,光伏系统中的各种故障严重影响了组件的性能,从而加剧了整体发电量的损失。感知发电过程的异常以及诊断各种类型的故障对节省维护时间和成本都非常重要,因此,对光伏系统常见故障进行有效检测和诊断方法的需求日益增加,这有助于提高光伏系统的发电效率,而忽视故障的检测和诊断可能导致光伏系统的断电时间过长,从而降低系统的可用性和可靠性。在不同的故障情况下,预测光伏系统的工作状态,考虑不同的光伏配置结构,不仅有助于识别正确的故障等级,而且可以选择合适的配置来提高系统的发电能力。在本研究中,我们建立了三种不同的光伏系统结构,即串并联（SP）、全交叉连接（TCT）和混合SP-TCT拓扑结构。利用MATLAB/Simulink平台,预测了这四种不同类型结构下的电气特性。此外,仿真结果还提供了部分阴影（PS）、开路（OC）、线对线（LL）和短路（SC）等故障下的最佳和最差配置。大多数以故障检测为目的的研究都存在以下不足:（1）只考虑了单一故障情况,而没有研究同时发生多个故障的情况,不符合当前的实际应用;（2）无法区分光伏系统直流侧的永久性故障和临时性故障,这些故障可能由于自然的临时性条件（如瞬时的部分遮光（PS））而导致发电中断;（3）只有少数研究能够准确地定位环境条件变化下的各种光伏故障,但这些研究所提到的措施会增加额外的实施成本和时间。本文重新审视了故障检测和诊断（FDD）任务,考虑到使用一些人工智能（AI）算法和方法来检测和分类光伏系统直流侧发生的异常情况,人工智能方法由于其快速、准确的模式识别能力而成为一种有效的工具。在本节中,介绍文章的工作如下:1)提出了一种模糊逻辑控制（FLC）方法,对多个暂时性故障和永久性故障进行分类,并在考虑太阳辐射和温度的正常和异常变化情况下对实际光伏阵列进行了仿真和实验验证。所提出的模糊逻辑控制策略是利用三个电气指标和相关的上下阈值来检测故障类别的。2)采用三序列概率神经网络（TS-PNN）模型对光伏系统中的多个单故障和多故障进行了分类,并对输入数据进行了精确分类。该方法在理论和实验上均得到了验证,并以实际光伏阵列为例验证了系统对不同故障的分类能力。3)提出了一种新的混合整数线性规划（MILP）优化方法,该方法具有较高的执行精度,对光伏系统OC和SC故障可以进行定位。该方法利用模拟并联和串联开关的方法,结合环境条件的变化,将参考功率与实测功率进行比较,以准确地定位故障模块的位置。4)提出了一种基于深度学习的卷积神经网络（CNN）故障分类方法,该方法具有自动特征提取的优点。为此,对典型故障下的三个电气指标进行了分析,并以此作为分类方法的输入。通过大量的仿真和实验验证了该方法的有效性。