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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利用于光伏发电设备的发电异常预警系统及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：CN118801814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202410991702.4，技术领域涉及：H02S50/10；该发明授权用于光伏发电设备的发电异常预警系统及方法是由张荣博;陈立平设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于光伏发电设备的发电异常预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供用于光伏发电设备的发电异常预警系统及方法，涉及光伏发电技术领域，包括以空间射频局部放电探测雷达对局部放电信号进行探测的电力光伏设备局部放电状态监测系统，包括以下具体步骤：首先进行前期准备，收集基础信息与构建大数据模型，然后进行局部放电信号筛查检定，对探测到的局部放电信号进行处理、分析、筛查和判定，最后进行监测实际操作，对局部放电信号进行分析，针对局部放电强度、局部放电频率以及光伏设备基础信息调整监测力度。本发明利用空间射频局部放电探测雷达来探测城市环境中光伏设备以及光伏发电网络设施的局部放电信号，结合光伏发电网络中除光伏设备之外的设施的局部放电事件处理以及监测。

本发明授权用于光伏发电设备的发电异常预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.用于光伏发电设备的发电异常预警系统，其特征在于：包括以空间射频局部放电探测雷达对局部放电信号进行探测的电力光伏设备局部放电状态监测系统，具体包括： 空间射频局部放电探测雷达：所述空间射频局部放电探测雷达能够在带电状态下对光伏设备进行局放检测，能够实现远距离和非接触式的检测； 雷达信号处理模块：所述雷达信号处理模块通过模数转换将模拟信号转换为数字信号，通过波束形成、脉冲压缩、杂波滤除和多普勒处理技术来抑制噪声和干扰； 服务器：所述服务器内搭载大数据处理模型、雷达信号处理模块和数据存储模块，接收空间射频局放电探测雷达的数据； 大数据处理模型：所述大数据处理模型用以获取光伏设备的基础信息作为数据处理的基础参考因素，分析局部放电信号出现的位置以及频率，结合对应位置区域的用电情况，分析局部放电情况出现的原因； 显示模块：所述显示模块用以显示局部放电信号出现的具体位置，能够直观地观察到对应光伏设备所牵涉的光伏发电系统； 数据存储模块：所述数据存储模块用以存储各个光伏设备基础数据、探测雷达接收的信号数据、局部放电信号处理记录、光伏地理信息数据、光伏发电网络数据； 还包括用于光伏发电设备的发电异常预警方法，所述用于光伏发电设备的发电异常预警方法包括以下具体步骤： S1、首先进行前期准备，收集基础信息与构建大数据模型，所述前期准备阶段具体包括以下步骤： S1.1、首先根据光伏发电站各个光伏设备的位置选定空间射频局部放电探测雷达的安装位置； S1.2、然后采集雷达探测范围内光伏发电网络的基础信息，包括：光伏设备地理位置、型号、使用年限、额定功率、实时功率和检修维护日志，以及光伏发电网络数据和光伏发电站卫星地图，再将采集到的基础信息输入到数据存储模块中进行存储； S1.3、以高效自适应在线数据流聚类算法为基础构建大数据处理模型，结合光伏设备基础数据、光伏发电网络数据以及光伏地理信息数据，将Apriori算法结合进大数据处理模型中； S1.4、获取已投入使用的空间射频局部放电探测雷达所检测的局部放电信号作为大数据处理模型的训练集，并使用训练集对大数据处理模型进行训练； S1.5、大数据处理模型接收光伏设备基础数据，以光伏设备所在光伏发电网络建立地理位置坐标系，坐标系原点为空间射频局部放电探测雷达所在位置； S1.6、将光伏发电站卫星地图进行比例处理，并将其合并到坐标系中，并核验光伏发电网络中的光伏发电网络与地图中对应位置的准确性； S1.7、在服务器中设定：获取到局部放电信号时将信号复制并分别发送至雷达信号处理模块和数据存储模块、大数据处理模型得出局部放电信号分析结果时将结果复制并分别发送至显示模块和数据存储模块； S2、然后进行局部放电信号筛查检定，对探测到的局部放电信号进行处理、分析、筛查和判定，所述局部放电信号筛查检定具体包括以下步骤： S2.1、由空间射频局部放电探测雷达探测局部放电信号； S2.2、再由雷达信号处理模块通过模数转换将模拟信号转换为数字信号，通过波束形成、脉冲压缩、杂波滤除和多普勒处理技术来抑制噪声和干扰，然后将处理后的局部放电信号发送至大数据处理模型； S2.3、大数据处理模型分析局部放电信号，然后提取局部放电信号位置信息与光伏设备位置信息，并进行对比； S2.4、按照空间射频局部放电探测雷达对于地理位置信息的探测误差确定局部放电信号位置与光伏设备位置的相对关系，并进行判定，然后派遣维护人员前往现场排查； S2.5、排查后将检查日志上传至数据存储模块，并由大数据处理模型将检查日志分配为对应光伏设备基础数据中的检修维护日志数据； S3、最后进行监测实际操作，对局部放电信号进行分析，针对局部放电强度、局部放电频率以及光伏设备基础数据调整监测力度，所述监测实际操作具体包括以下步骤： S3.1、大数据处理模型接收局部放电信号，使用高效自适应在线数据流聚类算法对局部放电信号进行处理，提取局部放电信号的位置信息，并按照局部放电信号位置将局部放电信号数据在坐标系中标记； S3.2、使用Apriori算法将分析局部放电信号位置分布数据与光伏设备基础数据； S3.3、核对局部放电信号位置，当雷达探测的信号误差范围处于光伏设备位置内时，视为光伏设备局部放电信号，反之则视为光伏发电网络设施局部放电信号； S3.4、然后大数据处理模型针对光伏设备局部放电信号和光伏发电网络设施局部放电信号分别进行光伏设备局部放电分析和其它设施局部放电分析； S3.5、然后大数据处理模型结合光伏设备局部放电分析和其它设施局部放电分析进行光伏发电网络局部放电分析，根据局部放电强度、局部放电发生频率与光伏设备基础数据局部光伏发电设备可能出现的异常情况进行预警。

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