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龙图腾网获悉山东浪潮智能终端科技有限公司申请的专利一种光伏设备集群对标分析和隐性故障预警方法和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：CN121261330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511802751.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种光伏设备集群对标分析和隐性故障预警方法和系统是由赵芮青;孙业志;董磊设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏设备集群对标分析和隐性故障预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于光伏设备监测故障预警技术领域，涉及一种光伏设备集群对标分析和隐性故障预警方法和系统，所述系统通过数据采集模块采集光伏设备的基础参数和隐性关联数据，确保数据全面性与时效性；通过数据融合模块，处理和融合采集的数据，生成标准化数据序列；通过集群对标模块，将光伏设备划分为不同集群，构建群体健康基准，并通过个体差异校准提高模型准确性；通过动态预警模块生成预警信息，并为后续故障排查提供依据；通过智能运维模块，优先排序预警并生成运维方案，推送给运维人员并进行优化指导。本发明能够实现光伏设备集群的精准对标分析与隐性故障预警，减少故障发生率。

本发明授权一种光伏设备集群对标分析和隐性故障预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种光伏设备集群对标分析和隐性故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：数据采集的步骤，通过传感器实时采集光伏设备的基础参数数据和隐性关联数据并上传数据； 步骤S2：数据融合的步骤，采用插值法和异常值剔除法将来自不同来源的数据进行预处理，并统一为标准格式； 步骤S3：集群对标分析的步骤，基于光伏设备的运行参数和历史数据，使用聚类算法将相似光伏设备划分为集群，构建群体健康基准，并根据光伏设备差异进行校准； 步骤S4：动态预警的步骤，通过LSTM-XGBoost融合模型，结合光伏设备的运行数据和集群基准，预测光伏设备未来故障风险，生成隐性故障预警； 步骤S5：智能运维的步骤，根据故障预警与收益损失评估，对预警信息按照优先级进行排序并生成运维决策方案，推送给运维人员； 所述的步骤S3包括光伏设备聚类的步骤、群体健康基准构建的步骤和个体差异校准的步骤； 步骤S31，光伏设备聚类的步骤： 基于K-均值聚类算法，按照光伏设备的型号、批次和安装区域对光伏设备进行聚类；通过计算相似度，聚类算法将相似度≥90%的光伏设备划分为同一集群； 步骤S32，群体健康基准构建的步骤： 对于每个光伏设备集群，选取最近3个月内性能稳定、无故障的光伏设备作为健康样本，对这些健康样本的多维度参数进行统计，计算出各项参数的标准值，并据此构建群体健康基准模型； 步骤S33，个体差异校准的步骤： 针对光伏设备在实际运行中的个体差异，构建个体校准系数，以光伏设备在历史健康期内的运行参数与群体健康基准的偏差率为输入，通过公式个体校准系数=设备历史参数均值群体健康基准均值，计算出个体校准系数，在实时监测时，将待评估光伏设备的实时参数乘以个体校准系数，与群体健康基准进行对比。

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