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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于ConvTran的离网光伏阵列故障诊断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：CN119988873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510072503.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于ConvTran的离网光伏阵列故障诊断方法是由高超洋设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ConvTran的离网光伏阵列故障诊断方法在说明书摘要公布了：一种基于ConvTran的离网光伏阵列故障诊断方法，包括如下步骤：构建Transformer模型；在Transformer架构上使用卷积模块，再将输入嵌入向量输入Transformer模块之前，将tAPE生成的位置嵌入向量添加到输入嵌入向量中，获得Transformer模块最终的输出后，再应用全局平均池化和全连接层进行处理，得到更具有平移不变性的模型，最后应用Softmax函数得到分类预测的结果；采集光伏阵列四通道的多元时间序列数据，输入ConvTran网络模型，对光伏阵列进行故障诊断。本发明方法更适用于多元时间序列的故障类型分类，在离网型光伏阵列故障诊断中表现出更加优异的适用性和准确性。

本发明授权一种基于ConvTran的离网光伏阵列故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ConvTran的离网光伏阵列故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建Transformer模型，包括输入模块、编码器模块、解码器模块和输出模块四个部分； S2：在Transformer架构上使用卷积模块，用于缩短时间序列的长度，以及捕捉原始时间序列中存在的局部信息； S3：在将输入嵌入向量输入Transformer模块之前，将tAPE生成的位置嵌入向量添加到输入嵌入向量中，以便模型可以捕获时间序列的时间顺序，其中tAPE为时间序列绝对位置编码方法； S4：获得Transformer模块最终的输出后，再应用全局平均池化和全连接层进行处理，得到更具有平移不变性的模型，最后应用Softmax函数得到分类预测的结果； S5：采集光伏阵列四通道的多元时间序列数据，输入ConvTran网络模型，对光伏阵列进行故障诊断；训练模型的步骤包括：训练集的多元时间序列数据输入ConvTran网络模型后，先输入卷积模块中的时间卷积核，提取输入序列中的时间信息，再将时间卷积核的输出与空间卷积核进行卷积运算，捕获原时间序列中变量之间的相关性，并构建dmodel大小的输入嵌入，之后在输入嵌入向量上叠加tAPE生成的位置嵌入向量输入Transformer模块，使ConvTran网络捕获时间序列的时间顺序，在多头注意力层中，先使用线性层将L×dmodel的输入转换为3个L×dz尺寸的矩阵，其中L为多元时间序列的长度，8个注意力头分别执行注意力计算，Transformer模块中的前馈网络是多层感知器模块，由两个线性层和GELU激活函数组成，每层多头注意力层和前馈网络层都应用了残差连接和层归一化，得到Transformer模块最终的输出，之后再应用最大池化和全局平均池化应用于最后一层的ELU激活函数的输出，得到更具有平移不变性的模型，最后应用Softmax函数得到分类预测的结果，与训练集输入的标签比对，更新网络模型的参数，进行模型的训练。

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