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龍圖騰網獲悉溫州大學申請的專利光伏組件在線缺陷監控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：CN120357850B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510822139.2，技術領域涉及：H02S50/15；該發明授權光伏組件在線缺陷監控系統及方法是由戴瑜興;閆正兵;李葉宏;侯佳豪;黃世沛;章純設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本光伏組件在線缺陷監控系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種光伏組件在線缺陷監控方法，涉及光伏組件智能制造領域，所述方法包括，采用可見光攝像裝置、紅外熱成像裝置和光譜分析裝置分別采集以獲取三組不同的數據，并對三組數據分別進行預處理；將預處理后的三組數據分別進行特征強化再進行提取處理，得到提取處理后的各自對應的特征信息；將特征信息分別進行圖形化處理；最后采用訓練好的卷積長短期記憶網絡，分別對圖形化處理后的特征信息進行自動識別故障定位，得到各自對應的檢測結果；若任一檢測結果異常，則將檢測到的故障組件自動分流到報廢通道或回收通道；本發明解決了傳統光伏組件因單一檢測手段導致的故障識別局限性以及傳統數據處理能力不足等問題。

本發明授權光伏組件在線缺陷監控系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種光伏組件在線缺陷監控方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1、采用可見光攝像裝置、紅外熱成像裝置和光譜分析裝置分別采集獲取所述光伏組件的可見光圖像數據、紅外熱圖像數據和光譜數據，并分別對可見光圖像數據、紅外熱圖像數據和光譜數據進行對應的預處理； 步驟S2、將預處理后的可見光圖像數據、紅外熱圖像數據和光譜數據分別進行特征強化再進行提取處理，得到提取處理后的可見光圖像特征信息、紅外熱圖像特征信息和光譜圖像特征信息； 步驟S3、將提取的可見光圖像特征信息、紅外熱圖像特征信息和光譜圖像特征信息分別進行圖形化處理； 步驟S4、采用卷積長短期記憶網絡，分別對圖形化處理后的可見光圖像特征信息、紅外熱圖像特征信息以及光譜圖像特征信息進行自動識別故障定位，得到可見光圖像特征信息、紅外熱圖像特征信息以及光譜圖像特征信息各自對應的檢測結果； 若任一檢測結果異常，則將檢測到的故障組件自動分流到報廢通道或回收通道； 所述步驟S4中進行自動識別故障定位的步驟包括： 步驟S41、對接收到的特征信息進行分類，利用卷積長短期記憶網絡輸出的故障概率公式進行閾值判斷，以確定故障類型； 所述故障概率公式如下： 公式1 其中，Py=1|X表示在給定輸入特征X的情況下故障發生的概率；σ為激活函數；hi為前一時刻的隱藏狀態；xi為當前時刻的輸入特征；Wh和Wx分別是隱藏狀態和輸入特征的權重矩陣；b為偏置項； 步驟S42、根據光伏組件的歷史檢測數據和預設定經驗閾值θ，將故障發生的概率與預設定經驗閾值θ通過下列公式2進行比較，以判斷是否存在故障； 公式2 式中，Py=1∣X表示在給定輸入特征X的情況下故障發生的概率，當不等式成立時，判定光伏組件存在故障； 步驟S43、結合聚類算法對相似故障進行歸類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人溫州大學，其通訊地址為：325035 浙江省溫州市溫州高教園區(甌海區茶山鎮)；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。