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龙图腾网获悉华电(那曲)新能源有限公司申请的专利一种基于神经网络模型的光伏发电站故障监管系统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：CN119628561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411576013.3，技术领域涉及：H02S50/00；该发明授权一种基于神经网络模型的光伏发电站故障监管系统是由周中平;周芋浩;李涛;詹鹏;王超设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型的光伏发电站故障监管系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏系统监测技术领域，尤其涉及一种基于神经网络模型的光伏发电站故障监管系统，包括数据采集模块，用以对组串电流数据和电压数据进行采集；IV分析模块，用以得到故障诊断结果；数字化电站建模模块，用以对光伏组串坐标进行识别和编号；巡检航线规划模块；无人机巡检模块，用以对无人机进行巡检控制，得到巡检数据；巡检数据上传模块；CV分析模块，用以对所述巡检数据进行缺陷识别，得到缺陷识别结果；融合巡检分析模块，用以输出融合诊断结果，还用以对最终融合诊断结果进行选定；可视化呈现模块，用以进行可视化呈现；报告模块，用以生成报告；导航消缺模块，用以进行导航消缺。本发明提高了故障诊断的自动化水平和巡检效率。

本发明授权一种基于神经网络模型的光伏发电站故障监管系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的光伏发电站故障监管系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用以对组串电流数据和电压数据进行采集； IV分析模块，用以根据所述组串电流数据和所述电压数据进行故障诊断，得到故障诊断结果； 数字化电站建模模块，用以对电站基本模型进行构建，还用以对光伏组串坐标进行识别和编号，还用以对光伏组串坐标编号进行调整，还用以对空白编号进行补充； 巡检航线规划模块，用以生成无人机飞行策略，并对无人机航线进行规划； 无人机巡检模块，用以对无人机进行巡检控制，得到巡检数据； 巡检数据上传模块，用以将所述巡检数据上传到CV分析模块； CV分析模块，用以得到缺陷识别结果，还用以得到缺陷定位结果，还用以对缺陷进行自动识别，还用以根据缺陷自动识别结果对所述缺陷识别结果进行优化，还用以对缺陷进行自动定位，并根据缺陷自动定位结果对所述缺陷定位结果进行优化，还用以进行缺陷去重，并根据缺陷去重对所述缺陷定位结果的优化过程进行调整； 融合巡检分析模块，用以输出融合诊断结果，还用以对最终融合诊断结果进行选定； 可视化呈现模块，用以进行可视化呈现； 报告模块，用以生成报告； 导航消缺模块，用以进行导航消缺； 所述IV分析模块根据所述组串电流数据和所述电压数据生成IV曲线数据，设定IV曲线公式为n为二极管理想因子，Rs为光伏组串串联电阻，Rsh为光伏组串并联电阻，q为单电子电量，k为玻耳兹曼常数，T为热力学温度，所述IV分析模块将所述IV曲线数据输入至故障诊断模型中，并获取所述故障诊断模型的输出结果，将其作为故障诊断结果； 所述数字化电站建模模块对无人机航片采集数据进行空三加密和构建密集点云，生成正射影像和数字表面模型，将所述正射影像和数字表面模型作为电站基本模型； 所述数字化电站建模模块根据智能编号算法和场站的子阵KML对光伏组串坐标进行识别和编号，得到光伏组串坐标和光伏组串坐标编号； 所述数字化电站建模模块获取建站CAD图纸的光伏组串坐标的编号，将其作为预设光伏组串坐标编号，并将所述预设光伏组串坐标编号与所述光伏组串坐标编号进行比对，并根据比对结果对所述光伏组串坐标编号进行调整，其中： 当相同光伏组串坐标的预设光伏组串坐标编号与光伏组串坐标编号一致时，所述数字化电站建模模块判定编号正确，不对所述光伏组串坐标编号进行调整； 当相同光伏组串坐标的预设光伏组串坐标编号与光伏组串坐标编号不一致时，所述数字化电站建模模块判定编号错误，对所述光伏组串坐标编号进行调整，将该相同光伏组串坐标的光伏组串坐标编号调整为预设光伏组串坐标编号； 所述巡检航线规划模块将所述电站基本模型、所述光伏组串坐标和所述光伏组串坐标编号输入至管理系统中生成无人机飞行策略，并获取管理系统输出的无人机飞行策略，并根据所述无人机飞行策略生成精细化巡检指令，并根据所述精细化巡检指令对无人机航线进行规划； 所述无人机巡检模块根据无人机航线对无人机进行巡检控制，得到巡检数据； 所述CV分析模块选择YOLO-v5作为基础算法模型，并对所述基础算法模型进行训练得到缺陷识别算法，将所述巡检数据输入至所述缺陷识别算法中，获取所述缺陷识别算法输出的与所述巡检数据对应的缺陷识别结果； 所述CV分析模块在对所述缺陷识别算法进行训练时，将通过labelImg标注好的xml文件和图片作为缺陷识别算法训练数据，根据缺陷识别训练方法对所述缺陷识别算法进行训练，所述缺陷识别训练方法包括： 步骤S1，根据所述缺陷识别算法训练数据生成train.txt，val.txt，test.txt和trainval.txt四个文件，分别命名为训练集、验证集、测试集； 步骤S2，把所述缺陷识别算法训练数据转换成yolo_txt格式，得到转换后训练数据，即将每个所述缺陷识别算法训练数据中的xml文件和图片转为txt格式，txt文件每一行为一个bbox目标的信息，每一行包括class,x_center,y_center,width,height； 步骤S3，选择YOLO-v5中的中型架构YOLO-v5m作为基础算法模型； 步骤S4，根据转换后训练数据中的训练集对所述基础算法模型进行训练，得到训练后的基础算法模型，并根据转换后训练数据中的验证集对所述训练后的基础算法模型进行验证，将正确率达到90％的训练后的基础算法模型作为通过验证的基础算法模型进行输出，将正确率未达到90％的训练后的基础算法模型重新进行训练； 步骤S5，根据转换后训练数据中的测试集对所述通过验证的基础算法模型进行测试，将正确率达到98％的通过验证的基础算法模型作为缺陷识别算法进行输出，将正确率未达到90％的通过验证的基础算法模型重新进行训练； 所述CV分析模块在对所述巡检数据进行缺陷定位时，将GPS位置的准确度提高到像素级别，同时结合无人机飞行高度，相机传感器尺寸及镜头尺寸，通过SFM技术计算出图像中不同像素点的高程以及位置信息，对全局照片组件尺寸进行校正，获得整张一致性地面分辨率图片，将所述整张一致性地面分辨率图片输入至所述缺陷定位算法求解出故障组件的准确位置信息； 所述CV分析模块根据热成像和机器视觉对缺陷进行自动识别，得到缺陷自动识别结果； 所述CV分析模块将所述缺陷自动识别结果增加至所述缺陷识别结果中，对所述缺陷识别结果进行优化； 所述CV分析模块根据摄影测量原理和空中三角计算方法对缺陷进行自动定位，并根据缺陷自动定位结果对所述缺陷定位结果进行优化； 所述CV分析模块根据热成像故障识别算法进行缺陷去重，得到缺陷去重结果，并根据缺陷去重结果对所述缺陷定位结果的优化过程进行调整。

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