在使用scipy.optimize.fsolve函数时，可以遵循以下方法来避免出现值错误：

1. 检查输入函数的定义：确保输入函数在给定的参数值范围内是定义良好的，并且没有除以零或其他无效操作。

2. 提供初始猜测值：在调用fsolve函数之前，尽量提供一个合适的初始猜测值。这有助于函数在给定参数范围内找到一个有效的解。

3. 确保函数返回一个有效的数组：确保输入函数返回一个有效的NumPy数组，而不是一个单个的值。这可以通过使用np.array函数来转换返回值来完成。

以下是一个包含代码示例的解决方法：

import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve

# 定义求解的函数
def my_function(x):
    return np.array([2*x[0] - x[1] - 2, x[0]**2 + 4*x[1]**2 - 4])

# 提供初始猜测值
x0 = np.array([1, 1])

# 调用fsolve函数
solution = fsolve(my_function, x0)

print(solution)

在上面的示例中，我们定义了一个包含两个方程的函数my_function。我们提供了初始猜测值x0，然后调用fsolve函数来求解方程组。最终，我们打印出了解决方案。

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况可能会更复杂。您可能需要根据您的具体问题对代码进行适当的修改。