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龙图腾网获悉上能电气股份有限公司;无锡思能智慧科技有限公司申请的专利一种光伏逆变器的自适应故障诊断方法及装置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：CN118826636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411304344.1，技术领域涉及：H02S50/00；该发明授权一种光伏逆变器的自适应故障诊断方法及装置是由任荣;鹿明星;张小进;张伟;周斌设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏逆变器的自适应故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光伏逆变器的自适应故障诊断方法及装置，涉及光伏新能源技术领域，该方法包括：调用光伏逆变器的设备运维数据，并提取K个故障运行数据集，构建生成逆变器故障识别模型；采集多个假性故障的多个故障时间节点，遍历系统运维数据，获得多个系统故障设备集，构建生成故障排查模型；协同逆变器故障识别模型和故障排查模型进行光伏逆变器的实时运行数据分析，进行自适应故障诊断。本发明解决了现有技术中协同运行设备可能导致光伏逆变器处于假性故障状态，造成误报、误停机等的技术问题，达到了有效区分光伏逆变器的真性故障与假性故障，减少误报和误停机的情况，提高光伏系统的整体可靠性的技术效果。

本发明授权一种光伏逆变器的自适应故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种光伏逆变器的自适应故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：调用光伏逆变器的设备运维数据，并基于故障类型从所述设备运维数据提取获得K种故障类型的K个故障运行数据集；基于所述K种故障类型和所述K个故障运行数据集构建生成逆变器故障识别模型；从所述设备运维数据采集获得多个假性故障的多个故障时间节点；调用光伏发电系统的系统运维数据，并采用所述多个故障时间节点遍历所述系统运维数据，获得多个系统故障设备集；基于所述K种故障类型和多个系统故障设备集构建生成故障排查模型；协同运行的所述逆变器故障识别模型和故障排查模型进行监测所述光伏逆变器获得的实时运行数据的数据分析，以对所述光伏逆变器进行自适应故障诊断；基于所述K种故障类型和所述K个故障运行数据集构建生成逆变器故障识别模型，包括：预设样本量要求，当所述K个故障运行数据集中任一故障运行数据集不满足所述样本量要求时，交互获得所述光伏发电系统的光伏系统属性；基于所述光伏系统属性从预构建的发电系统信息库调用获得M个样本逆变器的M个样本运维数据，其中，M为正整数；采用所述M个样本运维数据更新所述K个故障运行数据集，获得K个更新运行数据集；基于梯度提升机算法构建标准故障识别模型；将所述K个更新运行数据集作为训练数据进行所述标准故障识别模型的训练调参，获得K个故障识别分支；并联所述K个故障识别分支，完成所述逆变器故障识别模型的构建；基于所述K种故障类型和多个系统故障设备集构建生成故障排查模型，包括：基于所述多个故障时间节点从所述设备运维数据采集获得多个设备运行数据；通过所述变器故障识别模型分析所述多个设备运行数据以进行所述多个假性故障的分类，获得所述K种故障类型为假性故障时的K组故障时间节点；基于所述K组故障时间节点划分所述多个系统故障设备集，获得K组系统故障设备集；将所述K种故障类型作为拓扑节点，采用所述K组系统故障设备集构建获得K个故障排查网络；基于知识图谱关联存储所述K种故障类型和K个故障排查网络，获得所述故障排查模型；将所述K种故障类型作为拓扑节点，采用所述K组系统故障设备集构建获得K个故障排查网络，包括：基于第一故障类型从所述K组系统故障设备集调用第一组系统故障设备集，其中，所述第一故障类型为所述K种故障类型中任意一种；对所述第一组系统故障设备集进行设备聚合，获得多个关联故障设备；将所述第一故障类型和多个关联故障设备作为拓扑节点，采用所述第一组系统故障设备集进行拓扑节点连接，采用所述K组故障时间节点进行拓扑节点连线标识，获得第一初始故障关系网；预设故障间隔阈值和节点连线频次阈值；采用所述故障间隔阈值和节点连线频次阈值校正所述第一初始故障关系网，获得第一故障排查网络；以此类推，获得所述K个故障排查网络。

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