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龙图腾网获悉杭州磊远科技有限公司申请的专利基于大数据分析的分布式光伏设备检测方法及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：CN120263102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510732987.4，技术领域涉及：H02S50/00；该发明授权基于大数据分析的分布式光伏设备检测方法及系统是由田坤雨设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的分布式光伏设备检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据分析的分布式光伏设备检测方法及系统，通过多源数据采集，包括设备运行数据、状态数据、电能质量数据以及环境数据，可以获取光伏电站全面的工作信息，为后续分析提供丰富的数据支持，采用数据清洗和标准化技术，确保了数据的质量和一致性，有助于提高后续模型训练和故障诊断的准确性，通过多模型融合诊断的方法，结合特征指标和检测方法给出故障类型，并构建故障知识库，不仅提高了故障诊断的准确性，还为未来的故障预防和维护提供了宝贵的经验和数据支持。

本发明授权基于大数据分析的分布式光伏设备检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的分布式光伏设备检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：多源数据采集，采集设备运行数据、状态数据、电能质量数据和环境数据，传输给数据处理模块； 步骤S2：数据处理，对数据进行清洗和标准化，提取基础特征、派生特征和时序特征； 数据清洗通过以下方式： 缺失值处理通过统计各字段缺失率，识别缺失字段，通过线性插值或基于相似日期的历史数据进行填充； 异常值处理通过物理规则硬性边界统计异常值，进行删除或替换为滑动窗口均值； 数据标准化通过以下方式： 通过设备ID和时间戳关联不同来源的数据，对非均匀采样数据进行线性重采样； 基础特征、派生特征和时序特征为： 基础特征直接提取字段，包括原始传感器数据和设备元数据； 派生特征包括逆变器转换效率、组件性能比和温度损耗系数物理关系特征； 时序特征包括时间维度特征、滞后特征和周期性特征； 步骤S3：利用时序数据库存储实时数据，通过集群管理结构化数据，结合HDFS和对象存储来处理非结构化数据；依据地理位置、光伏电站规模以及时间范围实施数据分区策略； 步骤S4：实时检测与异常检测，基于历史正常数据训练LSTM预测模型，输出功率、电压的预期范围，结合分位数回归，进行动态阈值告警； 步骤S5：采用多模型进行融合诊断，结合特征指标和检测方法，给出故障类型，构建故障知识库； 多模型故障诊断通过以下方式： 步骤A1：根据不同的故障类型和特征指标，选择合适的单模型进行训练和测试； 步骤A2：将多个单模型的结果进行融合，采用加权平均法和或投票法，结合设计规则对不同模型的输出进行优先级排序或条件过滤； 步骤A3：给每种故障类型设定阈值，结合模型输出的概率值，确定故障类型； 通过多模型融合诊断的方法，结合特征指标和检测方法给出故障类型，并构建故障知识库。

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