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龙图腾网获悉浙江大学;浙江省能源集团有限公司申请的专利数据驱动与图像识别耦合的光伏组件故障判断及定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120147759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510614720.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权数据驱动与图像识别耦合的光伏组件故障判断及定位方法是由孟强;高翔;郑成航;杨洋;王豆;李清毅;顾宝设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据驱动与图像识别耦合的光伏组件故障判断及定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种数据驱动与图像识别耦合的光伏组件故障判断及定位方法，本方法首先通过数据驱动方法对光伏阵列进行故障识别，根据光伏阵列故障识别结果采集故障光伏阵列的光伏组件红外图像，通过图像识别方法对光伏组件红外图像进行故障识别及定位。本方法能够实现光伏组件的故障精准识别及定位，有效提升光伏组件的故障识别精准度，快速定位到故障光伏组件，有效降低对光伏组件的故障处理和运维难度。与现有技术相比，本发明具有提高故障数据在训练数据集中的占比、模型训练采用的样本相关性低、故障定位准确度高、充分提取红外图像特征等优点。

本发明授权数据驱动与图像识别耦合的光伏组件故障判断及定位方法在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动与图像识别耦合的光伏组件故障判断及定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取目标光伏阵列历史的发电及环境数据并进行阵列故障类别标记，基于得到的故障类别标签对发电及环境数据进行平衡处理，筛选得到相关度低且故障与非故障比例符合预设要求的样本集，分别训练二分类的第一阶段模型，以及多分类的第二阶段模型； 获取目标光伏阵列的红外图像数据并进行组件故障类别标记，训练基于注意力的多分类的图像识别诊断模型； 获取目标光伏阵列实时的发电及环境数据，利用所述第一阶段模型判断目标光伏阵列是否故障，实现故障判断； 响应于目标光伏阵列故障，基于所述实时的发电及环境数据，利用所述第二阶段模型得到预测的光伏阵列故障类型； 响应于目标光伏阵列故障，获取目标光伏阵列实时的红外图像数据，利用所述图像识别诊断模型得到预测的光伏组件故障类型； 基于所述光伏阵列故障类型和所述光伏组件故障类型进行耦合判断，实现故障定位， 基于故障类别标签对发电及环境数据进行平衡处理，筛选得到相关度低且故障与非故障比例符合预设要求的样本包括如下步骤： 计算样本间的皮尔森相关系数，筛选保留相关系数小于预设值的样本，通过调整使故障与非故障样本的比例为2：1； 针对筛选后的样本进行数据归一化处理； 通过从筛选后的样本中随机删除样本，或从筛除的样本中随机选择样本进行补充，得到与预设数量匹配的样本，作为样本集， 所述的图像识别诊断模型的训练过程包括如下步骤： 将所述红外图像数据调整为预设大小并进行归一化操作，得到图像数据集； 基于所述图像数据集，以最大化光伏组件故障类型标签的预测准确性为目标，训练基于自注意力机制的ResNet50-CBAM模型，得到图像识别诊断模型。

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