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龙图腾网获悉四川晟天新能源发展有限公司申请的专利一种基于GS-SVM的光伏阵列积灰程度评估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：CN116992354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310928805.1，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于GS-SVM的光伏阵列积灰程度评估方法是由张逴;魏东;乔劼;李树成;辜辰瑜;凌雨童;代敏;唐九龄;易建波;冯炳赫设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GS-SVM的光伏阵列积灰程度评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GS‑SVM的光伏阵列积灰程度评估方法，先采集光伏阵列在不同工况下的短路电流，然后将不同工况下的短路电流与对应的光照强度和环境温度，以及对应的积灰密度作为标签，从而构建出训练数据集；接着设置支持向量机SVM待寻优的超参数，并对训练数据集进行更新，然后用更新后的数据集训练GS‑SVM模型，得到分类准确率最高的GS‑SVM模型；最后利用GS‑SVM模型对光伏阵列积灰程度的实时评估。

本发明授权一种基于GS-SVM的光伏阵列积灰程度评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GS-SVM的光伏阵列积灰程度评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、采集光伏阵列在不同条件下的短路电流； 1.1、设置积灰密度间隔Δd，划分积灰密度等级，设置等级编号k，k＝1,2,…,K，K为积灰密度等级数量； 1.2、采集光伏阵列在不同光照强度Gi、不同环境温度Tj以及不同积灰密度ρk下的短路电流，其中，第i种光照强度第j种环境温度第k种积灰密度下的短路电流记为Ii,j,k，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m，n为光照强度的等级数，m为环境温度的等级数； 2、构建训练数据集； 在每一组采集数据中，将不同工况下的短路电流Ii,j,k与对应的光照强度Gi和环境温度Tj组成训练数据xd＝Gi,Ti,Ii,j,k，将对应的积灰密度ρk作为标签yd，从而构建出训练数据集{x1,y1,x2,y2,…,xd,yd,…xD,yD}； 3、设置支持向量机SVM待寻优的超参数； 3.1、选取N个核函数，设置每个核函数的核参数g的取值，以及每个核函数的惩罚因子C的取值； 3.2、引入第l个核函数存在一个从输入空间到特征空间的映射在高维特征空间中寻找最大间隔分离超平面： 其中，w,b为超参数，d1≠d2,d1,d2∈[1,D]； 3.2、利用拉格朗日函数以及强对偶转化，通过化解消去w,b，将上式转换为如下目标优化问题： 其中，为相应积灰程度下的拉格朗日算子，C为核函数的惩罚因子； 4、更新训练数据集； 4.1、将训练数据x1,x2及对应标签代入步骤3.2中的公式，计算出目标值minL，然后更换核函数最终得到N组目标值minL，最后将N组目标值minL求和后替换训练数据集中的x1，更新后的x1记为y1保存不变； 4.2、将训练数据x2,x3对应标签按照步骤4.1继续处理，得到更新后的y2保存不变；然后以此类推，直到最后一组训练数据对应标签按照步骤4.1继续处理，得到更新后的yD保存不变； 5、构造GS-SVM模型； GS-SVM模型包括三维坐标系的网格GS和支持向量机SVM，其中，三维坐标系的网格GS模型为K,C,g，K表示引入的核函数，C为核函数的惩罚因子，g为核函数的核参数； 6、训练GS-SVM模型； 6.1、将更新后的训练数据集均分为M个训练子集，其中，第κ个训练子集记为σκ，κ＝1,2,…,M； 6.2、初始化κ＝1，将第κ个训练子集输入至GS-SVM模型，然后根据三维坐标系的网格GS选取一组超参数K,C,g代入SVM模型，SVM模型对第κ个训练子集的每一组训练数据进行处理，得到对应的预测标签； 6.3、根据每组训练数据的预测标签与真实标签，统计每组训练数据的分类准确率，如果预测标签与真实标签相同，则分类准确率记为1，否则记为0； 6.4、统计第κ个训练子集中所有训练数据的分类准确率的平均值，记为pκ； 6.5、判断当前迭代次数κ是否达到最大值M，若κ＜M，则进入步骤6.6；否则，进入步骤6.7； 6.6、令κ＝κ+1，然后返回步骤6.2； 6.7、在M组分类准确率的平均值中，找出最大值maxpκ，然后再找出maxpκ那组超参数K,C,g，即为所求最优超参数，进而得到训练后的GS-SVM模型； 7、光伏阵列积灰程度的实时评估； 实时采集光伏阵列在光照强度G、环境温度T但积灰密度未知的状态下的短路电流I，然后将光照强度G、环境温度T和短路电流I组成测试数据x＝G,T,I，再将测试数据x＝G,T,I输入至训练完成的GS-SVM模型，从而输出预测标签值，得到光伏阵列的积灰等级。

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