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龍圖騰網獲悉杭州磊遠科技有限公司申請的專利基于大數據分析的分布式光伏設備檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120263102B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510732987.4，技術領域涉及：H02S50/00；該發明授權基于大數據分析的分布式光伏設備檢測方法及系統是由田坤雨設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大數據分析的分布式光伏設備檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大數據分析的分布式光伏設備檢測方法及系統，通過多源數據采集，包括設備運行數據、狀態數據、電能質量數據以及環境數據，可以獲取光伏電站全面的工作信息，為后續分析提供豐富的數據支持，采用數據清洗和標準化技術，確保了數據的質量和一致性，有助于提高后續模型訓練和故障診斷的準確性，通過多模型融合診斷的方法，結合特征指標和檢測方法給出故障類型，并構建故障知識庫，不僅提高了故障診斷的準確性，還為未來的故障預防和維護提供了寶貴的經驗和數據支持。

本發明授權基于大數據分析的分布式光伏設備檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據分析的分布式光伏設備檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：多源數據采集，采集設備運行數據、狀態數據、電能質量數據和環境數據，傳輸給數據處理模塊； 步驟S2：數據處理，對數據進行清洗和標準化，提取基礎特征、派生特征和時序特征； 數據清洗通過以下方式： 缺失值處理通過統計各字段缺失率，識別缺失字段，通過線性插值或基于相似日期的歷史數據進行填充； 異常值處理通過物理規則硬性邊界統計異常值，進行刪除或替換為滑動窗口均值； 數據標準化通過以下方式： 通過設備ID和時間戳關聯不同來源的數據，對非均勻采樣數據進行線性重采樣； 基礎特征、派生特征和時序特征為： 基礎特征直接提取字段，包括原始傳感器數據和設備元數據； 派生特征包括逆變器轉換效率、組件性能比和溫度損耗系數物理關系特征； 時序特征包括時間維度特征、滯后特征和周期性特征； 步驟S3：利用時序數據庫存儲實時數據，通過集群管理結構化數據，結合HDFS和對象存儲來處理非結構化數據；依據地理位置、光伏電站規模以及時間范圍實施數據分區策略； 步驟S4：實時檢測與異常檢測，基于歷史正常數據訓練LSTM預測模型，輸出功率、電壓的預期范圍，結合分位數回歸，進行動態閾值告警； 步驟S5：采用多模型進行融合診斷，結合特征指標和檢測方法，給出故障類型，構建故障知識庫； 多模型故障診斷通過以下方式： 步驟A1：根據不同的故障類型和特征指標，選擇合適的單模型進行訓練和測試； 步驟A2：將多個單模型的結果進行融合，采用加權平均法和或投票法，結合設計規則對不同模型的輸出進行優先級排序或條件過濾； 步驟A3：給每種故障類型設定閾值，結合模型輸出的概率值，確定故障類型； 通過多模型融合診斷的方法，結合特征指標和檢測方法給出故障類型，并構建故障知識庫。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州磊遠科技有限公司，其通訊地址為：310052 浙江省杭州市濱江區長河街道濱安路1180號1幢2號樓2層2111室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。