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龙图腾网获悉江苏智谨创新能源科技有限公司申请的专利一种光伏发电组件故障自动报警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：CN117370790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311327308.2，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种光伏发电组件故障自动报警方法及系统是由吴明设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏发电组件故障自动报警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光伏发电组件故障自动报警方法及系统，方法包括：对光伏发电系统中运行样本数据进行PCA聚类分析，提取出第一主成分特征和第二主成分特征；提取每个样本特征值，统计所采集运行样本数据的样本总数和提取的样本特征数，将叠加组合后的数据输入第一故障预测模型得到第一故障预测结果；将第一主成分特征和第二主成分特征输入卷积神经网络以提取出空间信息，输入GRU网络以提取出时间序列信息，之后计算出总相似度输入预先建立的知识图谱模型，得到第二故障预测结果；综合两个结果进行故障分级报警。通过建立精确分析模型算法，大大提高了故障分析的准确度和效率。

本发明授权一种光伏发电组件故障自动报警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种光伏发电组件故障自动报警方法，其特征在于，该方法包括： 步骤1，采集光伏发电系统中的各类运行样本数据； 步骤2，对所采集的运行样本数据进行PCA聚类分析，提取出第一主成分特征和第二主成分特征，其中，第一主成分特征和第二主成分特征表示PCA聚类分析后两种不同的类型数据； 步骤3，基于MapReduce并行运算模式下，在Map阶段提取所述第一主成分特征和所述第二主成分特征中的每个样本特征值，在Reduce阶段统计所述步骤1中所采集运行样本数据的样本总数和该步骤3中提取的样本特征数； 步骤4，将所述每个样本特征值、所述样本总数和所述样本特征数进行叠加组合，并将叠加后的数据输入第一故障预测模型，得到第一故障预测结果，所述第一故障预测模型为SVM故障分类模型； 步骤5，将所述步骤2中的所述第一主成分特征和所述第二主成分特征输入卷积神经网络以提取出空间信息，并将所述空间信息转换成空间特征向量h，将所述第一主成分特征和所述第二主成分特征输入GRU网络以提取出时间序列信息，并将所述时间序列信息转换成时间序列向量p； 步骤6，计算所述空间特征向量h与向量集setA的相似度Lh,setA，公式为： ， 其中，向量集setA表示光伏发电系统正常运行情况下的空间特征集合，a为向量集setA中的一个向量； 步骤7，计算所述时间序列向量p与向量集setB的相似度Lp,setB，公式为： ， 其中，向量集setB表示光伏发电系统正常运行情况下的时间特征集合，b为向量集setB中的一个向量； 步骤8，计算总相似度simh,p，公式为： ， 其中，、表示权重值； 步骤9，将所述总相似度simh,p输入预先建立的知识图谱模型，得到第二故障预测结果，通过预先构建反映总相似度和故障分类标签映射关系的故障型知识图谱分析模型，并将计算出的总相似度simh,p作为知识图谱模型的具体输入特征以输出对应的故障分类标签； 步骤10，综合所述第一故障预测结果和所述第二故障预测结果，进行光伏发电组件的故障分级报警； 还包括：将所述总相似度作为知识图谱分析模型的输入，将故障分类标签作为所述知识图谱分析模型的输出，对知识图谱分析模型进行训练得到反映总相似度和故障分类标签映射关系的故障型知识图谱分析模型。

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