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BP神经网络算法易陷入局部极小点，而自适应权重粒子群算法全局搜索能力强，将两者结合起来，提出了一种基于自适应权重粒子群优化BP神经网络的光伏阵列故障诊断方法，仿真验证该算法可避免网络陷入局部极小点，提高网络预测精度。提取光照强度S、组件温度T、光伏阵列开路电压U∝、最大功率Pm和电压表U2、U1与电流表I2、I1作为光伏阵列的特征量，经仿真测试比较，表明了所选特征量合理，降低了诊断复杂度，提高了预测精度。