光伏发电产业的迅速发展对实现双碳目标具有十分重要的意义。为保障光伏发电系统的安全运行,建立完备可靠迅速的检测系统是保障光伏系统安全运行的关键。光伏系统最重要的组成部分是光伏组件,组件的健康状况会影响系统的运行状态,因此对光伏组件的故障诊断尤为重要。光伏组件运行数据量较大,而深度学习具有处理大量数据的能力,但深度学习框架的建立对专家经验依赖高,设计耗时,已不能满足大数据下光伏故障诊断的要求。因此本文提出了基于卷积神经网络结合改进门控单元的智能诊断方法,该方法可自动完成对故障特征提取以及对故障进行识别与诊断。（1）首先,建立了光伏电池的数学模型。然后,对光伏组件的故障进行分析,并对开路、短路、老化、旁路二极管失效、不同阴影故障进行了仿真。最后,搭建了4×4的光伏阵列,对阵列输出特性进行了仿真和说明。（2）通过分析光伏组件运行数据,针对数据的时序性特征设计了一维卷积神经网络框架,为优化模型引入自适应批量归一化方法,对一维卷积神经网络（One Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN）进行了改进。根据运行数据的时序特征,引入门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）并对其进行改进,利用其对时序信息的敏感性,提高了模型对数据的处理能力。因此提出了基于1DCNN+双向GRU的光伏组件故障诊断方法,实验结果表明,该方法在分类和抗噪方面效果更好。（3）针对光伏组件诊断过程中的小样本问题,利用生成对抗网络（Generate Adrersarial Network,GAN）的数据生成能力,对数据进行增强。通过改进数据增强框架,引入半监督学习（Semi-Supervised GAN,SGAN）,可以很好的利用无标签样本,减少了对标签样本的依赖。提出生成对抗网络与半监督学习相结合的方法进行数据增强。在分类时使用1DCNN+双向GRU的方法,最后测试结果显示该方法提高了模型对故障分类的精度。