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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于改进标签传播的光伏阵列故障诊断方法、装置及设备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：CN117171690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202311215799.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于改进标签传播的光伏阵列故障诊断方法、装置及设备是由刘亚杰;黄生俊;余京;王羽;王锐;史志超;黄旭程设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进标签传播的光伏阵列故障诊断方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于改进标签传播的光伏阵列故障诊断方法、装置及设备。所述方法包括：通过光伏阵列获取训练样本数据。将光伏电能输入至故障诊断模型进行训练，采用改进标签传播法获取已标记样本传播至与已标记样本邻接的未标记样本的传播概率。根据训练样本数据的数量构建标签概率邻接矩阵，标签概率邻接矩阵中已标签节点根据传播概率确定已标签节点邻接的未标签节点的新标签。通过比对已标签节点的标签与所述新标签的信息，得到未标记样本的标签信息。遍历标签概率邻接矩阵中每一个节点，利用代价敏感学习将未标记样本的标签信息进行处理，得到故障诊断结果。采用本方法能够提高相似故障类型的检测准确率，并加快了故障诊断效率。

本发明授权基于改进标签传播的光伏阵列故障诊断方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于改进标签传播的光伏阵列故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 通过光伏阵列获取训练样本数据；所述训练样本数据为光伏电能，其中，所述光伏电能包括已标记样本和未标记样本； 将所述训练样本数据输入至故障诊断模型进行训练，采用改进标签传播法获取已标记样本传播至与所述已标记样本邻接的未标记样本的传播概率；将所述训练样本数据输入至故障诊断模型进行训练，采用改进标签传播法构建核函数： ； 其中，为所述训练样本数据，为带标签的所述训练样本数据，为根据所述训练样本数据中节点的邻接节点设置的常数； 根据所述核函数计算所述训练样本数据中已标记样本传播至与所述已标记样本邻接的未标记样本的边权重： ； 其中，为已标记样本与所述已标记样本邻接的未标记样本之间的边权重，为所述已标记样本，为所述已标记样本邻接的未标记样本，为所述训练样本数据中节点的总边数，为样本方差，为节点i到节点j的平均距离； 根据所述边权重计算所述已标记样本邻接的未标记样本传播至所述已标记样本的传播概率： ； 其中，为所述已标记样本邻接的未标记样本传播至所述已标记样本的传播概率，为所述已标记样本与所述已标记样本邻接的未标记样本之间的边权重，为所述已标记样本的数量，为根据所述训练样本数据中节点的邻接节点设置的常数； 根据所述训练样本数据的数量构建标签概率邻接矩阵，所述标签概率邻接矩阵中已标签节点根据所述传播概率确定所述已标签节点邻接的未标签节点的新标签； 通过比对所述已标签节点的标签与所述新标签的信息，得到所述未标记样本的标签信息； 遍历所述标签概率邻接矩阵中每一个节点，利用代价敏感学习将所述未标记样本的标签信息进行处理，得到故障诊断结果。

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