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龙图腾网获悉四川电力设计咨询有限责任公司申请的专利基于激光点云与几何特征提取的光伏组串逆向建模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：CN119600189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411539096.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于激光点云与几何特征提取的光伏组串逆向建模方法是由孙克洋;李伟;任曦;卓越;尤兰;周扬义;刘力;唐晨喜;肖健一;蒋伟;陈超;刘玉然;文康设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光点云与几何特征提取的光伏组串逆向建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏场站数字化建模技术领域，尤其涉及基于激光点云与几何特征提取的光伏组串逆向建模方法，包括：采集光伏场站的高精度三维激光点云数据，利用深度学习模型对点云数据进行实例分割，精准提取光伏组串并建立唯一索引，通过顶点提取、基于距离的簇搜索和基于角度的轮廓检测方法，识别光伏组串的几何特征和轮廓点集，利用插值拟合方法计算光伏组串的倾角和方向角，利用轮廓点集计算得到光伏组串中心位置，采用滑动窗格方法对光伏板的遮挡或破损情况进行检测和面积计算，最终完成光伏场站的逆向建模。本方法显著提高了数据采集的抗干扰能力和建模精度，减少了计算资源消耗，适用于各种环境条件下的大规模光伏场站的智能化管理与运维。

本发明授权基于激光点云与几何特征提取的光伏组串逆向建模方法在权利要求书中公布了：1.基于激光点云与几何特征提取的光伏组串逆向建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取光伏场站三维激光点云与光伏组串设计参数，并对激光点云进行预处理，得到点云数据，所述光伏组串设计参数包括光伏组串的宽度、长度与对角线长度； S2.根据得到的点云数据，基于深度学习方法对点云数据进行实例分割，提取光伏组串点云并对每个光伏组串设置唯一索引，建立光伏组串索引集合PIT； S3.根据得到的光伏组串索引集合PIT，通过备选顶点搜索法和基于距离的顶点簇搜索法，分别提取得到每个光伏组串的备选顶点集Point0和可行顶点集Point1，并通过角度判断方法获取光伏组串的轮廓直线，检测光伏组串的完整性，分别建立完好光伏组串的索引集合PIE与遮挡或破损光伏组串的索引集合PID； S4.通过滑动窗格法，提取PIE中有遮挡或破损情况的光伏组串与PID合并，并计算遮挡或破损光伏组串的遮挡或破损面积； S5.基于可行轮廓直线处理的轮廓提取方法，提取PIE中所有光伏组串的轮廓点集合CE，并基于相邻边缘点连线的一侧不存在激光点原则，提取PID中所有无直线边部分轮廓点集合CD，所述PIE与CE通过索引唯一关联，所述PID与CD通过索引唯一关联； S6.根据轮廓点集合CE与CD，计算得到光伏组串的中心位置，并通过插值拟合方法计算得到光伏组串的倾角和方向角； S7.根据得到的光伏组串的中心位置、倾角、方向角和轮廓，完成光伏场站的建模； 步骤S3包括以下步骤： S301.通过备选顶点搜索方法对PIT中的点云数据进行处理，得到备选顶点集Point0，所述Point0通过索引与PIT唯一关联； S302.通过基于距离的顶点簇搜索法对PIT中的点云数据进行处理，得到可行顶点集Point1，所述Point1通过索引与PIT唯一关联； S303.通过基于角度判断的轮廓直线获取方法，判断光伏组串是否完整，并建立破损或遮挡光伏组串索引集合PID与完好光伏组串索引集合PIE，得到直角顶点集Point2与关联顶点集Point’，所述PID与PIE中光伏组串数量之和等于PIT中光伏组串数量之和，所述Point2与Point’唯一关联； 步骤S301包括以下步骤： S301-1.将点云数据投影至二维X-Y平面，获得二维点集： P＝Ax，Ay； Ax＝{x1，x2…,xn}； Ay＝{y1,y2…，yn}； 其中P为平面点集合；Ax为点对应X轴坐标值集合；Ay为点对应Y轴坐标值集合；1，2，…n为点的索引； S301-2.分别获取最大X-Y轴的最大值、最小值，即：xmax，xmin，ymax，ymin，其计算可表示为： xmax＝maxAx xmin＝minAx ymax＝maxAy ymin＝minAy S301-3.获取xmax，xmin，ymax，ymin对应的二维点集的索引，再获取对应的三维点集P0； S301-4.将P0内的点两两配对，并计算两点间距离d，其计算可表示为： 其中i、j分别表示P0中配对的两点的下标，i≠j； S301-5：取d大于距离阈值的点，作为备选顶点集Point0，所述距离阈值为光伏组串设计参数中的光伏组串的对角线长度； 步骤S302包括以下步骤： S302-1.根据步骤301中得到的Point0建立待检测集合设置迭代次数n＝0，根据激光点云扫描精度设置距离阈值所述为PIT中索引为q的光伏组串对应的备选顶点集； S302-2.从中随机选取K个数据点作为初始簇中心，计算K个数据点间的相互距离d′，将d′小于距离阈值的数据点合并为一个簇，获得M个初始簇所述M≤K； S302-3.建立新待检测集合计算M个簇的质心，并计算P1中其他点到质心的距离d″，将d″小于距离阈值的数据点分配至对应的簇，反之添加至 S302-4.判断是否为空，若非空，设置n＝n+1，往复S302-2～S302-3；若为空则进入下一步； S302-5.获得备选顶点簇在各个簇中随机选择一个点作为备选顶点，作为该光伏组串的顶点集Pointq＝p1,p2,…,pl，其中l与备选顶点簇的数量一致； S302-6.设置阈值距离并剔除顶点集Pointq中同一直线上的共线顶点，从剩余顶点中选取满足相邻顶点间沿光伏组串宽度方向的距离与沿光伏组串长度方向的距离分别等于距离阈值中光伏组串宽度与长度的点，得到顶点集所述阈值距离包括光伏组串设计参数中光伏组串的宽度与长度； 步骤S5中所述基于可行轮廓直线处理的轮廓提取方法包括以下步骤： S501.设定搜索域阈值β，针对PIE中索引为q的光伏组串的直角顶点集关联顶点集Point′q，任选第k个直角顶点pk，对Point′q中对应的关联顶点pa、pc分别进行处理； S502.以边pkpa的方向向量为基元向量，遍历以阈值β为边长的正方体区域内的点，判断基元向量与其他向量的夹角，判断正方体内点的数量是否为0，若是视为光伏组串存在遮挡或者破损，并将该光伏组串索引添加至集合PID，并重复执行S501；反之执行S503； S503.设定夹角阈值δ，计算相邻向量的夹角，若相邻夹角大于夹角阈值δ，则证明该点为轮廓点； S504.往复S502与S503，直到遍历完小正方体中所有点； S505.往复S502-S504，直到遍历完所有小正方体，得到光伏组串的轮廓提取结果。

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