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龙图腾网获悉兰州理工大学申请的专利一种多运行工况下光伏系统直流电弧故障诊断方法及装置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：CN121239143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511793391.1，技术领域涉及：H02S50/00；该发明授权一种多运行工况下光伏系统直流电弧故障诊断方法及装置是由裴婷婷;高毅恒;陈伟;张宏亮;林洁;魏占宏设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多运行工况下光伏系统直流电弧故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多运行工况下光伏系统直流电弧故障诊断方法及装置，属于光伏系统故障诊断技术领域。该方法包括：采集光伏系统在多种运行状态下的时间序列电气参数，包括直流逆变器电流、直流逆变器电压、电弧电流和电弧电压；对时间序列电气参数进行预处理，并提取包括基础统计特征、时频复杂度特征和时域特征在内的多维度特征；采用集成学习模型对提取的特征进行分类，所述集成学习模型包括ExtraTrees模型和LightGBM模型，并通过基于动态置信度加权的自适应融合策略将两个模型的预测结果融合，输出故障诊断结果。本发明能够在多种运行情况下有效区分真实电弧故障与由正常运行动作引起的电气参数波动，从而显著降低干扰、提高检测精度和电弧识别能力。

本发明授权一种多运行工况下光伏系统直流电弧故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多运行工况下光伏系统直流电弧故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、多运行工况数据采集：采集光伏系统在多种运行状态下的时间序列电气参数，包括直流逆变器电流、直流逆变器电压、电弧电流和电弧电压；所述多种运行状态包括无电弧的正常运行事件和有电弧的故障事件； S2、多维度数据处理与特征提取：对所述多种运行状态下的时间序列电气参数进行预处理，并提取包括基础统计特征、时频复杂度特征和时域特征在内的多维度特征； S3、直流电弧故障诊断：采用集成学习模型对提取的特征进行分类，所述集成学习模型包括ExtraTrees模型和LightGBM模型，并通过基于动态置信度加权的自适应融合策略将两个模型的预测结果融合，输出故障诊断结果； 所述步骤S3中，基于动态置信度加权的自适应融合策略将两个模型的预测结果融合，输出故障诊断结果；包括： 1构建信号不确定性指数以评估当前输入信号的可信度： 其中，SUI表示不确定性指数，表示当前数据窗口的特征值之一；和值为根据大量训练样本统计得到的归一化边界； 2基于不确定性指数通过Sigmoid函数动态分配ExtraTrees模型和LightGBM模型的权重： 计算ExtraTrees的权重： 其中，为权重转换中心，为转换陡峭度，均为可通过训练优化的超参数； 计算LightGBM的权重： 3根据加权概率融合结果输出最终诊断分数： 表示ExtraTrees模型输出的概率值；表示LightGBM模型输出的概率值；二者均表示样本是电弧故障的可能性。

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