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龙图腾网获悉西安热工研究院有限公司申请的专利基于多维度、多参量数值分析的光伏组串故障诊断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：CN115293372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210921824.7，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于多维度、多参量数值分析的光伏组串故障诊断方法是由朱尤省;谢小军;赵勇;童博;张都;韩斌设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度、多参量数值分析的光伏组串故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于多维度、多参量数值分析的光伏组串故障诊断方法，包括以下步骤：获取光伏组串的电压UDCDC、电流IDCDC、组件温度数据Tmodelmodel以及对应的气象数据；对数据进行数据清洗，获得有效数据；对有效数据进行计算，获得光伏组串的状态指标，同时将光伏组串的状态指标存入历史数据中；结合光伏组串状态指标数据和历史数据对状态指标进行多维度、多参量数值分析，计算光伏组串的故障特征指标；建立故障诊断模型；对光伏组串进行故障诊断。本发明利用光伏电站电量数据、气象数据、历史分析结果数据制定多故障类型的分析方法，在不增加成本的前提下，可即时、高效、准确的判断和预测光伏组串的故障，为光伏电站的提质增效提供有力的支持。

本发明授权基于多维度、多参量数值分析的光伏组串故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于多维度、多参量数值分析的光伏组串故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S01：获取光伏组串的电压UDC、电流IDC、组件温度数据Tmodel以及对应的气象数据；所述气象数据包括与光伏组串电压UDC、电流IDC、组件温度数据Tmodel对应的辐照度Ir和环境温度数据Ttemp； S02：对步骤S01获取的数据进行数据清洗，获得有效数据； S03：对清洗后的有效数据进行计算，获得光伏组串的状态指标，同时将光伏组串的状态指标存入历史数据中；所述光伏组串的状态指标包括光伏组串发电量、逆变器或汇流箱接入的所有组串的离散率、组串电流与辐照度的跟随度以及组串标准状态下的功率； S04：结合光伏组串状态指标数据和历史数据对状态指标进行多维度、多参量数值分析，提取光伏组串的故障特征； S05：建立故障诊断模型； S06：根据步骤S04所得指标及步骤S05所得故障诊断模型，对光伏组串进行故障诊断； 步骤S04中，提取光伏组串的故障特征包括提取组串离散率异常识别及故障特征、组串电流跟随度异常识别及故障特征、组串功率异常识别及故障特征、组件故障识别及特征、组串朝向偏离识别及特征、组串发电量异常识别及故障特征，提取光伏组串的故障特征的步骤包括： S04-01：组串离散率异常识别及故障特征提取按以下步骤进行： S04-01-01：以组串式逆变器或汇流箱为单位，计算其接入的组串各数据点的离散率数据系列，记为Div={divi，i∈N*}； S04-01-02：依次对Div集合中的元素进行判定，将divi5%的数据及系列号加入集合UDiv中，记为UDiv={divj，j⊆i}； S04-01-03：若UDiv不为空，则组串存在离散率偏大的问题，进行S04-04判定； S04-01-04：采用Hampel检验方法，识别异常组串； S04-01-05：将组串历史记录中的Div状态字设置为Div#Times#日期，Times为记录次数，用四位16进制表示； S04-02：组串电流跟随度异常识别及故障特征提取按以下步骤进行： S04-02-01：根据组件工作电流和辐照度数据，计算得各组串上午和下午的电流跟随度系列，分别记为FLam={flami，i∈N*}、FLpm={flpmj，j∈N*}； S04-02-02：依次判断FLam和FLpm中各元素值，将1.25的元素放入集合UFLam和UFLpm中，记为UFLam={i，flami，flami∈FLam}、UFLpm={j，flpmj，flpmj∈FLpm}； S04-02-03：若仅UFLam不为空且存在连续大于30分钟的数据，则判断组串上午存在固定遮挡或组串朝向偏西，若连续时间小于30分钟，则判定为临时遮挡；若仅UFLpm不为空且存在连续大于30分钟的数据，则组串下午存在固定遮挡或组串朝向偏东；若UFLam和UFLpm均为不为空且存在连续大于30分钟的数据，则组串存在固定遮挡或其他低效问题；若UFLam、UFLpm存在不为空且且组串历史数据中FL状态字为空，则组串存在临时遮挡或新增异常； S04-02-04：将组串历史记录中的FL状态字设置为FL#Times#日期； S04-03：组串功率损失异识别及故障特征提取按以下步骤进行： S04-03-01：计算出各组串标准状态下的输出功率PWstc； S04-03-02：以组串式逆变器或汇流箱为单位，将接入其中的组串功率记为集合PW={pwstci，i=1,2，…n}，n为组串数量； S04-03-03：将集合PW中PWstcinkPm的元素加入到到集合PWabnormal中，其中，n为组串中串联组件数量；k=1-ξ%-λ%，ξ为组件年衰减率，λ为修正因子； S04-03-04：若PWabnormal元素数量小于n，则PWabnormal集合中的元素对应的组串存在衰减超标问题，否则进行遮挡判断，若不存在遮挡，则所有组串均损失超标，若存在遮挡，则消除遮挡后评估； 若组件功率损失超标，则将组串历史记录中的PW状态字设置为PW#Times#日期； S04-04：组件故障识别及故障特征提取按以下步骤进行： S04-04-01：计算各组串标准状态下的输出电压Vstc； S04-04-02：以组串式逆变器或直流汇流箱为单位，将接入其中的组串输出电压记为集合V={Vstci，i=1,2，…n}，n为逆变器或汇流箱接入的组串数量； S04-04-03：将集合V中nkVm的元素加入到集合Vabnormal中； S04-04-04：若集合Vabnormal元素数量小于n，则Vabnormal集合中的组串存在组件故障问题； S04-04-05：若集合Vabnormal数量等于n，则进行遮挡判断，若无遮挡，则改逆变器或汇流箱所有接入组串的组件均存在故障； S04-04-06：若组件存在故障，则将组串历史记录中的V状态字设置为V#Times#日期； S04-05：组串朝向偏离识别及故障特征提取按以下步骤进行： S04-05-01：获取有效辐照度数据，以日中时间tmid为分界，将辐照度数据分为上午段Iram和下午段Irpm； S04-05-02：分别计算Iram和Irpm各数据点的切线的斜率，获得斜率数据系列，记为Irslope-am={Isami,i∈N*}，Irslope-pm={Ispmi,i∈N*}； S04-05-03：若Irslope-am中0且Irslope-pm中0的元素占比均95%，则判断辐照度曲线平滑； S04-05-04：在tmid±30分钟范围内查找辐照度Ir最大值Irmax，获取对应时刻tmax； S04-05-05：以组串式逆变器或汇流箱为单位，计算其接入的每个组串最大电流对应的时刻，记为mii=1,2，…n为组串数量； S04-05-06：判断mi是否包含在[max-δmax+δ]中，若不包含则进行步骤S04-05-07； S04-05-07：若mimax-δ，则判定组串偏东，否则偏西； S04-05-08：若组串偏东，则将组串历史记录中的EW状态字设置为E#Times#日期，若组串偏西，则将组串历史记录中的EW状态字设置为W#Times#日期； S04-06：组串发电量异常识别及故障特征提取按以下步骤进行： S04-06-01：计算每个逆变器或汇流箱接入的组串的发电量EG，记为集合EG={EG，i=1,2,3，…n}为组串数量； S04-06-02：采用Hampel检验方法，识别异常组串； S04-06-03：将组串历史记录中的EG状态字设置为EG#Times#日期。

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