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龙图腾网获悉天津城建大学申请的专利一种基于复合模型软投票集成的光伏阵列故障诊断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：CN119442021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411468533.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于复合模型软投票集成的光伏阵列故障诊断方法是由郭春梅;孙伟进;李洋;张楷雨设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复合模型软投票集成的光伏阵列故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于复合模型软投票集成的光伏阵列故障诊断方法包括以下步骤：获取光伏阵列正常运行和出现故障时的若干P‑V曲线数据；对若干P‑V曲线数据进行预处理，并制定故障类型标签和划分处理，得到训练数据集和测试数据集；构建多个复合子模型，基于软投票集成算法对复合子模型进行集成，并基于全局寻优算法确定集成诊断模型的各项超参数，完成集成诊断模型的搭建；将训练数据集输入集成诊断模型中进行训练，得到训练好的集成诊断模型；将测试数据集输入训练好的集成诊断模型中对其性能进行测试评估；通过集成诊断模型对光伏阵列进行诊断，确定光伏阵列故障类型。

本发明授权一种基于复合模型软投票集成的光伏阵列故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复合模型软投票集成的光伏阵列故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取光伏阵列正常运行和出现故障时的若干P-V曲线数据； 对若干P-V曲线数据进行预处理，并制定故障类型标签和划分处理，得到训练数据集和测试数据集； 构建多个复合子模型，基于软投票集成算法对复合子模型进行集成，并基于全局寻优算法确定集成诊断模型的各项超参数，完成集成诊断模型的搭建；包括：构建多个复合子模型；其中，复合子模型包括：CNN-SVM模型、CNN-BiGRU模型和DBN-ELM模型；基于软投票集成算法对多个复合子模型进行集成，得到集成诊断模型；基于鲸鱼优化算法对多个复合子模型的各项参数进行优化和调整，确定多个复合子模型的各项参数；确定软投票集成算法中多个复合子模型的权重值，完成集成诊断模型的搭建； 将训练数据集输入集成诊断模型中进行训练，得到训练好的集成诊断模型； 将测试数据集输入训练好的集成诊断模型中对其性能进行测试评估； 通过集成诊断模型对光伏阵列进行诊断，确定光伏阵列故障类型； 在通过集成诊断模型进行诊断过程中，通过软投票算法按照确定的权重对对个复合子模型输出的故障类型的概率进行加权平均得出最终的诊断概率，以概率最高者确定为样本故障类型，计算公式如下所示： Ex＝maxPnx 其中，K为复合子模型的数量，k为复合子模型的序号，x为待测光伏整列的数据序号，n为故障类型的序号，ωk是分配给第k个复合子模型的权重值，Pknx是第k个复合子模型x判断为n的概率，Pnx是集成诊断模型判断为n的概率，Ex为x的最终判断结果。

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