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龙图腾网获悉大连大学申请的专利基于遗传算法的光伏组件故障分类系统及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：CN120234663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510262596.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于遗传算法的光伏组件故障分类系统及方法是由魏子麒;夏之秋;王春鹏;车超;关泽群设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法的光伏组件故障分类系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于遗传算法的光伏组件故障分类系统及方法，属于光伏技术领域。本发明包括在系统正常情况下获取标准样本数据，计算出正常情况下各个时间段标准样本的温度值和功率值；然后在当前状况下获取待检测样本数据，计算出各个时间段检测样本的温度值和功率值，比较待检测样本与标准样本的功率值和温度值并进行故障分类。本发明能够快速判断出光伏组件是否出现故障以及故障类型，从而给出相应的处理措施，节省了技术人员的故障排查时间，减少了故障的误判率，减少因排查和定位故障造成的停机时间，提高了系统的发电效率。

本发明授权基于遗传算法的光伏组件故障分类系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的光伏组件故障分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在系统正常情况下，选择晴天，获取一段周期内每日不同时间段的辐照强度值、环境温度值、电流值和电压值，作为标准样本； S2、在当前状况下，选择晴天，获取一段周期内每日不同时间段的辐照强度值、环境温度值、电流值和电压值，作为待检测样本； S3、所述待检测样本中，若电流值等于零，则为断路故障，若电压值等于零，则为短路故障，否则进行下一步； S4、在所述待检测样本中选取与所述标准样本任一时间段的辐照强度和环境温度相同的样本数据，分别计算所选标准样本数据的功率值和温度值，以及所选待检测样本数据的功率值和温度值；所选标准样本数据的功率值和温度值的计算方法如下： 计算出所选标准样本数据对应时刻下光伏组件的光生电流为： 1 其中，，为标准状态下的光生电流，为反向饱和电流；为标准辐照强度；为所选标准样本数据对应时刻下的辐照强度值； 计算出所选标准样本数据对应时刻下光伏组件的温度值： 2 其中，为串联电阻；G=nkq，为P-N结材料特性系数，为玻尔兹曼常量，q为电子电荷；和分别为所选标准样本数据对应时刻下光伏组件的电流值及电压值； 计算所选标准样本数据对应时刻下光伏组件的功率值： 3 其中，为所选标准样本数据对应时刻下光伏组件的功率值； 所述G、R s 、I pv0和I 0的求解方法包括： 获取光伏组件的系统标定值，包括：在标准日照和温度的条件下，光伏组件的最大输出功率P m、最大工作电压U m、最大工作电流I m、开路电压U oc和短路电流I sc； 根据伏安特性曲线方程： 4 式中：U为光伏组件电压值；I为光伏组件电流值；T是光伏组件的绝对温度；I ph为光生电流，为反向饱和电流，令I pv =I ph +I 0； 将最大工作电压U m和最大工作电流I m的值代入公式4中，得出： 5 其中：T 0为标准状态下光伏组件的绝对温度值， = + ； 将开路电压代入公式4中，得出： 6 将短路电流代入公式4中，得出： 7 将公式4中电流对电压求偏导数，再根据在最大功率点处电流和电压的计算关系，得出： 8 将公式5~8中消除未知数和，得出只有两个未知数G和R s的方程组： 9 10 采用遗传算法对公式9和10进行求解，得到G和R s的值，并将G和R s值代入公式6和公式7中，求出和的值；所述遗传算法的求解步骤如下： 1）随机生成初始群体 参数G和R s的编码方式采用二进制多参数级联编码方法，初始群体按照此编码方式随机产生； 2）适应度的计算 设： 11 12 得出遗传算法的多目标优化函数： 13 采用权重系数变化法，将上述多目标优化问题转化为单目标优化问题： 14 公式14中目标函数的求解结果即为个体的适应度值； 3）设计遗传算子 设置群体大小M，终止代数T，交叉概率p c，互异概率p m，代沟G； 首先，基于比例选择算子计算每个个体的适应度值，并据此生成对应的选择概率；再根据选择概率得出每个个体的选择次数，若随机选择的次数小于群体的个数M，就结合最优保存策略，将最优的一些个体保存下来，不参加交叉以及变异运算，直接遗传到下一代群体中；剩余的个体进行正常的交叉和变异运算； 4）当公式14所示的目标函数小于指定的阈值或达到终止代数T时，则终止遗传运算，这时的G和R s值就是最终的计算结果； S5、对S4得到的所选标准样本数据与所选待检测样本数据的功率值及温度值分别进行比较，并根据比较结果进行故障分类。

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