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龙图腾网获悉宁波大学科学技术学院申请的专利一种基于PCA自适应模型的并网光伏发电系统状态监测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：CN114912835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210650169.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于PCA自适应模型的并网光伏发电系统状态监测方法是由黄万清;陈杨;童楚东设计研发完成，并于2022-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PCA自适应模型的并网光伏发电系统状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于PCA自适应模型的并网光伏发电系统状态监测方法，旨在综合提取并网光伏发电系统采样数据间的距离和交叉相关特征，并充分考虑数据的时变特性，从而实施更可靠的状态监测。具体来讲，本发明方法设计了一种PCA模型，通过距离和交叉相关性的综合取代经典的交叉相关性，从而分析提取出采样数据间的距离相关特征。在此基础上，通过指数加权移动平均策略对监测指标进行自适应计算，从而实现自适应的状态监测。与经典的PCA模型相比，进一步的考虑了采样数据间的距离相关特征。其次，本发明方法通过滑动窗口技术自适应的对监测指标实施平滑处理，并同时实时更新监测指标控制上限，充分发挥了自适应建模的优势。

本发明授权一种基于PCA自适应模型的并网光伏发电系统状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PCA自适应模型的并网光伏发电系统状态监测方法，其特征在于，包括以下所示步骤： 步骤1：在并网光伏发电系统正常工作状态下，按照固定的时间间隔采集各个采样时刻的测量数据并将其存储为一个11×1维的数据向量；其中，每个采样时刻的数据向量都是由11个测量数据组成，排列顺序依次是：光照强度，环境温度，直流电压，直流电流，直流变换器的输出电压，交流逆变器的三相电压和三相电流； 步骤2：将N个采样时刻的数据向量x1,x2,…,xN组成数据矩阵X＝[x1,x2,…,xN]后，再根据公式对X中各行的行向量分别实施标准化处理，从而得到新矩阵其中，xi∈R11×1表示第i个数据向量，i∈{1,2,…,N}，R11×N表示11×N维的实数矩阵，R11×1表示11×1维的实数向量，R表示实数集，zj∈R1×N表示数据矩阵X中的第j行的行向量，表示新矩阵中第j行的行向量，j∈{1,2,…,11}，μj和δj分别表示行向量zj中所有元素的平均值和标准差； 步骤3：分别计算新矩阵的协方差矩阵C1∈R11×11和距离相关矩阵C2∈R11×11； 步骤4：根据公式C＝C1+C2计算出综合相关性矩阵C∈R11×11后，再计算C的11个特征值及其对应的特征向量，并按照数值大小对特征值进行降序排列，相对应的特征向量记录为p1,p2,…,p11；其中，特征向量的长度都等于1； 步骤5：设置特征成分的个数等于d后，根据公式计算得到监测指标向量Q∈RN×1；其中，特征变换矩阵P＝[p1,p2,…,pd]，I表示11×11维的单位矩阵，diag{}表示将大括号内矩阵对角线元素转变成列向量的操作，上标号T表示矩阵或向量的转置； 步骤6：根据如下所示公式①和公式②分别确定监测指标的初始上限Dlim和Qlim后，再设置权重系数等于c，设置滑动窗口样本个数等于L，并初始化t＝1；其中，1＜c≤1.2； 上式中，Fd,N-d,ε表示自由度分别为d与N-d的F分布在置信度ε＝99％时的取值，表示自由度为h的卡方分布在置信度ε＝99％时的取值，g＝v2w，h＝2w2v，v和w分别表示监测指标向量Q中所有元素的平均值和方差； 步骤7：在最新采样时刻，采集并网光伏发电系统的11个测量数据，并将这11个测量数据按照步骤1中所述顺序依次排列后组成一个11×1维的数据向量yt∈R11×1，再根据公式对yt中的各个元素实施标准化处理，从而得到列向量其中，j∈{1,2,…,11}，ytj和分别表示yt和中的第j个元素； 步骤8：根据公式和分别计算得到当前采样时刻的监测指标Dt和Qt后，再判断t是否小于L；若是，则设置t＝t+1后，返回步骤7；若否，则根据如下所示公式③和公式④对连续L个采样时刻的监测指标进行自适应平滑处理，从而得到平滑监测指标和 上式中，n＝1,2,…,L； 步骤9：根据如下所示公式⑤和公式⑥更新得到平滑监测指标的自适应控制上限和 步骤10：判断是否满足条件：且若是，则并网光伏发电系统运行正常，返回步骤7继续利用最新采样时刻的数据实施监测；若否，则并网光伏系统运行状态出现了异常，实施并网光伏系统维护。

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