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龙图腾网获悉武汉映瑞电力科技有限公司申请的专利基于平均功率变化率的光伏电站光伏组件定位方法及系统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：CN120781695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510941458.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于平均功率变化率的光伏电站光伏组件定位方法及系统是由周金桥;谭小龙;万伟;李岩;唐磊;余秋衡;曾倩;熊维;周政宇;吕东洋;刘哲伟设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于平均功率变化率的光伏电站光伏组件定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于平均功率变化率的光伏电站光伏组件定位方法及系统，该方法包括如下步骤：首先获取光伏电站历史数据，剔除已知故障数据段后，结合环境数据与天空云图为每个光伏组串训练精准的功率预测模型。在实时运行中，通过对比组串的实际功率与模型预测的理论功率，生成性能偏差特征谱。随后，应用小波变换分解该特征谱以提取多维度的故障特征向量。核心步骤是采用动态时间规整算法，通过度量同一逆变器下各组串性能偏差谱的形态相似性，判断故障是组串自身的独立故障还是由逆变器等引起的协同故障。最后，根据判断结果进行精确定位。本发明具有精准定位光伏组件故障的效果。

本发明授权基于平均功率变化率的光伏电站光伏组件定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于平均功率变化率的光伏电站光伏组件定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取光伏电站的历史环境数据和光伏电站中各光伏组串的历史输出功率数据； 通过健康状态识别算法识别并标记出历史输出功率数据中已知的历史故障事件所导致的异常数据段，从历史输出功率数据中剔除异常数据段，形成健康状态数据集； 结合健康状态数据集和历史环境数据，通过机器学习算法为每一个光伏组串训练并生成对应的功率预测模型，功率预测模型的模型输入为光伏电站的实时环境数据和天空成像仪云图数据； 实时获取光伏组串的实际输出功率，并将实际输出功率与功率预测模型输出的理论输出功率相减生成性能偏差特征谱； 应用小波变换将性能偏差特征谱分解为包含时域和频域信息的多个系数分量，并基于系数分量的统计指标提取出多维度的故障特征向量； 以同一逆变器下的多个光伏组串为一个分析单元，采用动态时间规整算法度量分析单元内各光伏组串的性能偏差特征谱之间的形态相似性，并依据形态相似性判断光伏组串的故障异常是独立故障或协同故障； 若为独立故障，则将故障特征向量与预设的故障模式库进行匹配，以确定故障光伏组串的故障位置和故障类型；若为协同故障，则将故障定位至光伏组串对应的逆变器所在区域。

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