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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种光伏组件热斑发展阶段预测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：CN120218647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510262601.8，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种光伏组件热斑发展阶段预测方法是由魏子麒;夏之秋;王春鹏;车超;关泽群设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏组件热斑发展阶段预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种光伏组件热斑发展阶段预测方法，属于光伏技术领域。该方法首先将光伏组件的标定值代入到伏安特性曲线方程中，得出未知参数的计算公式，然后采用遗传算法求解未知参数，再通过测量出当前的辐照强度值、光伏组件电流和电压值，计算出光伏组件当前的温度值；进一步通过观察较长一段时间的光伏组件温度值的变化状况，绘制出温度随时间的变化曲线，从而识别出在不同变化方式下，热斑所处的不同发展阶段，能够判断出光伏组件是否有热斑，并可以直观的得到目前热斑处于哪个发展阶段。本发明方法提高了精度，从而能够保证发电量，同时对光伏电站的运维管理，具有指导意义。

本发明授权一种光伏组件热斑发展阶段预测方法在权利要求书中公布了：1.一种光伏组件热斑发展阶段预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：在一段周期内获取每日不同时间段的辐照强度值、环境温度值、电流值和电压值； 步骤S2：将该周期内辐照强度值和环境温度值均相同的数据归类为同一类样本数据； 步骤S3：根据同类样本数据，计算光伏组件各个时间段的温度值； 步骤S4：基于所述各个时间段的温度值，绘制出温度随时间的变化曲线，根据曲线变化对光伏热斑发展状态进行预测； 所述步骤S3中，计算光伏组件各个时间段的温度值，包括： 在同类样本数据中，分别将所有辐照强度值、电流值和电压值按照时间顺序组成序列，得到辐照强度序列值Qst、光伏组件的电流序列值Ist以及电压序列值Ust，其中t为时间变量；设标准辐照强度为Q0，标准状态下的光生电流为Iph0，反向饱和电流为I0，令Ipv0＝Iph0+I0，计算光伏组件的光生电流序列值为： 计算各个时间段的温度值Tt： 其中，Rs为串联电阻；G＝nkq，n为P-N结材料特性系数，k为玻尔兹曼常量，q为电子电荷； 所述G、Rs、Ipv0和I0的求解方法包括： 1获取光伏组件的系统标定值，包括：在标准日照和温度的条件下，光伏组件的最大输出功率Pm、最大工作电压Um、最大工作电流Im、开路电压Uoc和短路电流Isc； 2根据伏安特性曲线方程： 式中：U为光伏组件电压值；I为光伏组件电流值；T是光伏组件的绝对温度；Iph为光生电流，I0为反向饱和电流，令Ipv＝Iph+I0； 将最大工作电压Um和最大工作电流Im的值代入公式3中，得出： 其中：T0为标准状态下光伏组件的绝对温度值，Ipv0＝Iph0+I0，Iph0为标准状态下的光生电流； 将开路电压Uoc的值代入公式3中，得出： 将短路电流Isc的值代入公式3中，得出： 3将公式3中电流对电压求偏导数，再根据在最大功率点处电流和电压的计算关系，得出： 4将公式4～公式7中消除未知数Ipv0和I0，得出只有两个未知数G和Rs的方程组： 5采用遗传算法对公式8和公式9进行求解，得到G和Rs的值，并将G和Rs值代入公式5和公式6中计算得到Ipv0和I0的值；采用遗传算法求解的步骤如下： 5.1随机生成初始群体 参数G和Rs的编码方式采用二进制多参数级联编码方法，初始群体按照此编码方式随机产生； 5.2适应度的计算 设： 得出遗传算法的多目标优化函数： 采用权重系数变化法，将多目标优化问题转化为单目标优化问题： 由于公式13中目标函数为正值，因此目标函数的求解结果即为个体的适应度值； 5.3设计遗传算子 设置算法的运行参数包括：群体大小M，终止代数T，交叉概率pc，互异概率pm，代沟G； 首先，基于比例选择算子计算每个个体的适应度值，并据此生成对应的选择概率；再根据选择概率得出每个个体的选择次数，若随机选择的次数小于群体的个数M，则结合最优保存策略，将最优的一些个体保存下来，不参加交叉以及变异运算，直接遗传到下一代群体中，剩余的个体进行正常的交叉和变异运算； 5.4当公式13所示的目标函数小于指定的阈值或达到终止代数T时，则终止遗传运算，此时的G和Rs值就是最终的计算结果。

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