针对光伏系统中常见的多种复合故障（如阴影遮挡、组件老化、断路与短路等）进行精准识别与分类，通过构建合理的特征工程，建议在实际光伏监测数据上进行迁移验证，提升运维效率与系统可靠性； 阅读建议：建议读者结合所提供的Python代码，模型能够有效区分单一故障与多重并发故障， ，展示了机器学习技术在光伏系统状态监测、故障预警与健康管理方面的广阔应用前景； 适合人群：具备一定Python编程能力及机器学习基础知识的科研人员、电气工程及相关专业的硕士/博士研究生， 内容概要：本文提出了一种基于极端梯度提升（XGBoost）算法的光伏阵列复合故障诊断方法，结合实际运行监测数据。

以及从事光伏电站运维、智能诊断系统开发的工程技术人才； 使用场景及目标：① 实现对光伏阵列多类型复合故障的自动化、高精度诊断；② 掌握XGBoost在工业故障诊断场景下的建模流程、参数调优与性能评估方法；③ 构建可推广的数据驱动型新能源设备健康管理系统，深入理解从数据预处理、特征提取、模型训练到结果可视化的完整流程，并可进一步对比其他机器学习模型（如随机森林、SVM、深度学习网络）。

显著提升了诊断的准确性与鲁棒性，并提供了完整的Python代码实现，该方法充分利用XGBoost在分类任务中的高性能优势，以优化诊断系统的泛化能力与工程适用性，研究体现了数据驱动方法在新能源系统智能运维中的关键作用，。