本发明公开了一种基于分层Softmax的光伏背板故障诊断方法，首先获取光伏背板在正常工况及各类故障下的电气特征、工作状态及持续时间，并对数据进行最大最小归一化处理；然后搭建BP神经网络模型，根据光伏背板在各工况下的总持续时间，搭建哈弗曼树，将神经网络的输出层与哈夫曼树的根节点相连，构建分层Softmax。将预处理后的电气特征作为训练样本，训练BP神经网络及分层Softmax，得到故障诊断模型。实时检测光伏背板的四个电气特征值，将其作为模型输入，判断光伏背板是否出现故障及故障的种类。本发明降低了模型的计算量，提高了光伏电站的故障检测效率，降低了光伏电站的运维成本。