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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于类别平衡策略的太阳能光伏模块故障分类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：CN118537610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410357675.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于类别平衡策略的太阳能光伏模块故障分类方法是由吴世真;孔亚广;陈张平;郑小青;陈洪欢设计研发完成，并于2024-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类别平衡策略的太阳能光伏模块故障分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于类别平衡策略的太阳能光伏模块故障分类方法。本发明首先收集与标记数据集并对训练集的样本图像进行数据增强；其次对增强后训练集以随机采样与类别平衡采样的方式进行并行采样；然后构建多尺度的分类网络模型以及构建特征空间类别平衡策略，通过不平衡特征混合样本来训练分类网络模型，得到最优分类模型；最后对将要分类的样本图像与预处理后输入到所述最优分类模型中进行故障分类；输出分类模型的预测矩阵。本发明的分类网络模型，具有较少的网络参数和计算量，使得光伏组件图像分类的正确率和快速性得到了极大的提高。本发明还解决了网络在类别不平衡数据集上偏向多数类，忽略少数类导致分类精度低的问题。

本发明授权一种基于类别平衡策略的太阳能光伏模块故障分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类别平衡策略的太阳能光伏模块故障分类方法，其特征在于该方法包括如下步骤： 步骤S1：收集与标记数据集； 步骤S2：对训练集的样本图像进行数据增强； 步骤S3：对增强后训练集以随机采样与类别平衡采样的方式进行并行采样，具体是：将增强后的训练集以每个样本具有相同采样概率的方式和少数类具有更高的采样概率方法进行并行采样，得到偏向多数类的随机样本集和偏向少数类的类别平衡样本集； 步骤S4：构建多尺度的分类网络模型，所述的分类网络模型引入了三个不同尺度的卷积分支，用于捕捉故障的大小、线条、结构特征； 步骤S5：构建特征空间类别平衡策略，通过在多数类的特征图中嵌入少数类的特征信息，并根据样本中多数类和少数类的比例得到对应的标签，从而得了不平衡特征混合样本； 步骤S6：使用步骤S5得到的不平衡特征混合样本来训练分类网络模型，得到最优分类模型； 步骤S7：对将要分类的样本图像进行归一化处理，之后调整分辨率大小，最后输入到所述最优分类模型中进行故障分类； 步骤S8：输出分类模型的预测矩阵，找到每一行中最大值的索引值,将索引值映射到实际的故障类型上，得到样本图像所对应故障分类结果； 其中，步骤S5包括如下步骤： 步骤S5.1：遍历分类网络模型的结构信息并将结构信息保存在变量中，得到网络的隐藏层集合； 步骤S5.2：从步骤S3获得的随机样本集和类别平衡样本集中采样，从偏向多数类的随机分布样本集中选择样本xb,yb，同时从偏向少数类的类别平衡样本集中选择样本xp,yp，并行输入分类网络模型进行特征提取；随后，从隐藏层集合中随机选择中间隐藏层k； 步骤S5.3：抽取样本xb,yb在第k个隐藏层的特征表示gkxb,yb，以及样本xp,yp在第k个隐藏层的特征表示gkxp,yp；对gkxb,yb和gkxp,yp进行块级特征混合； 步骤S5.4：创建二进制掩码，用于确定特征图中参与混合的特征。

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