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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于降维模式的层次化光伏组串异常检测方法与可视分析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：CN119669798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411675662.9，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于降维模式的层次化光伏组串异常检测方法与可视分析系统是由巫英才;杨雨润;翁荻;李森;马康;李程设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于降维模式的层次化光伏组串异常检测方法与可视分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于降维模式的层次化光伏组串异常检测方法，相比于现有的检测方法而言，该方法基于时序电气量数据和天气数据为样本数据，结合降维模式和层次化的模型训练架构，以带有天气标签的时序电气量数据的降维模式图作为异常检测模型输入，降低了模型输入成本并提高模型预测准确性，可以有效应对真实光伏电厂动态的预测场景；本发明还提供了基于光伏组串异常检测方法的可视化分析系统，支持将异常检测模型的组串异常识别结果进行展示和分析，通过对异常结果的分析与简单标注优化异常检测模型，帮助用户通过交互式操作快速定位异常组串并制定合理的解决方案，实现光伏组串故障的有效排查。

本发明授权基于降维模式的层次化光伏组串异常检测方法与可视分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于降维模式的层次化光伏组串异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集光伏组串的时序电气量数据和天气数据并进行数据预处理； 基于预处理后的时序电气量数据，计算得到时序电气量数据的降维模式图； 基于预处理后的天气数据进行聚类形成天气标签，将天气标签引入时序电气量数据的降维模式图，获得带有天气标签的时序电气量数据的降维模式图； 基于带有天气标签的时序电气量数据的降维模式图，降维模式图中每一个点表征光伏组串某一天的发电状况，采用层次结构的方式训练异常检测模型，所述的采用层次结构的方式训练异常检测模型，包括：将带有天气标签的时序电气量数据的降维模式图作为异常检测模型的输入，将所有的光伏组串的降维模式图按照所属逆变器进行分组，再基于天气标签对每组逆变器下的光伏组串降维模式图进行分组，每一类天气标签的降维模式图单独训练一个异常检测模型，使用训练后的异常检测模型识别异常的光伏组串，得到所有光伏组串的异常检测结果。

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