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龍圖騰網獲悉大連大學申請的專利基于遺傳算法的光伏組件故障分類系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120234663B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510262596.0，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于遺傳算法的光伏組件故障分類系統及方法是由魏子麒;夏之秋;王春鵬;車超;關澤群設計研發完成，并于2025-03-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于遺傳算法的光伏組件故障分類系統及方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于遺傳算法的光伏組件故障分類系統及方法，屬于光伏技術領域。本發明包括在系統正常情況下獲取標準樣本數據，計算出正常情況下各個時間段標準樣本的溫度值和功率值；然后在當前狀況下獲取待檢測樣本數據，計算出各個時間段檢測樣本的溫度值和功率值，比較待檢測樣本與標準樣本的功率值和溫度值并進行故障分類。本發明能夠快速判斷出光伏組件是否出現故障以及故障類型，從而給出相應的處理措施，節省了技術人員的故障排查時間，減少了故障的誤判率，減少因排查和定位故障造成的停機時間，提高了系統的發電效率。

本發明授權基于遺傳算法的光伏組件故障分類系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于遺傳算法的光伏組件故障分類方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、在系統正常情況下，選擇晴天，獲取一段周期內每日不同時間段的輻照強度值、環境溫度值、電流值和電壓值，作為標準樣本； S2、在當前狀況下，選擇晴天，獲取一段周期內每日不同時間段的輻照強度值、環境溫度值、電流值和電壓值，作為待檢測樣本； S3、所述待檢測樣本中，若電流值等于零，則為斷路故障，若電壓值等于零，則為短路故障，否則進行下一步； S4、在所述待檢測樣本中選取與所述標準樣本任一時間段的輻照強度和環境溫度相同的樣本數據，分別計算所選標準樣本數據的功率值和溫度值，以及所選待檢測樣本數據的功率值和溫度值；所選標準樣本數據的功率值和溫度值的計算方法如下： 計算出所選標準樣本數據對應時刻下光伏組件的光生電流為： 1 其中，，為標準狀態下的光生電流，為反向飽和電流；為標準輻照強度；為所選標準樣本數據對應時刻下的輻照強度值； 計算出所選標準樣本數據對應時刻下光伏組件的溫度值： 2 其中，為串聯電阻；G=nkq，為P-N結材料特性系數，為玻爾茲曼常量，q為電子電荷；和分別為所選標準樣本數據對應時刻下光伏組件的電流值及電壓值； 計算所選標準樣本數據對應時刻下光伏組件的功率值： 3 其中，為所選標準樣本數據對應時刻下光伏組件的功率值； 所述G、R s 、I pv0和I 0的求解方法包括： 獲取光伏組件的系統標定值，包括：在標準日照和溫度的條件下，光伏組件的最大輸出功率P m、最大工作電壓U m、最大工作電流I m、開路電壓U oc和短路電流I sc； 根據伏安特性曲線方程： 4 式中：U為光伏組件電壓值；I為光伏組件電流值；T是光伏組件的絕對溫度；I ph為光生電流，為反向飽和電流，令I pv =I ph +I 0； 將最大工作電壓U m和最大工作電流I m的值代入公式4中，得出： 5 其中：T 0為標準狀態下光伏組件的絕對溫度值， = + ； 將開路電壓代入公式4中，得出： 6 將短路電流代入公式4中，得出： 7 將公式4中電流對電壓求偏導數，再根據在最大功率點處電流和電壓的計算關系，得出： 8 將公式5~8中消除未知數和，得出只有兩個未知數G和R s的方程組： 9 10 采用遺傳算法對公式9和10進行求解，得到G和R s的值，并將G和R s值代入公式6和公式7中，求出和的值；所述遺傳算法的求解步驟如下： 1）隨機生成初始群體 參數G和R s的編碼方式采用二進制多參數級聯編碼方法，初始群體按照此編碼方式隨機產生； 2）適應度的計算 設： 11 12 得出遺傳算法的多目標優化函數： 13 采用權重系數變化法，將上述多目標優化問題轉化為單目標優化問題： 14 公式14中目標函數的求解結果即為個體的適應度值； 3）設計遺傳算子 設置群體大小M，終止代數T，交叉概率p c，互異概率p m，代溝G； 首先，基于比例選擇算子計算每個個體的適應度值，并據此生成對應的選擇概率；再根據選擇概率得出每個個體的選擇次數，若隨機選擇的次數小于群體的個數M，就結合最優保存策略，將最優的一些個體保存下來，不參加交叉以及變異運算，直接遺傳到下一代群體中；剩余的個體進行正常的交叉和變異運算； 4）當公式14所示的目標函數小于指定的閾值或達到終止代數T時，則終止遺傳運算，這時的G和R s值就是最終的計算結果； S5、對S4得到的所選標準樣本數據與所選待檢測樣本數據的功率值及溫度值分別進行比較，并根據比較結果進行故障分類。

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