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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東浪潮智慧能源科技有限公司申請的專利一種光伏逆變器的熱故障識別方法、裝置及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118840567B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411172265.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/44；該發(fā)明授權(quán)一種光伏逆變器的熱故障識別方法、裝置及存儲介質(zhì)是由王彪;左鵬;瞿鵬飛;李愷設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-08-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種光伏逆變器的熱故障識別方法、裝置及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種光伏逆變器的熱故障識別方法、裝置及存儲介質(zhì)，涉及光伏逆變器熱故障識別技術(shù)領(lǐng)域。采集光伏逆變器的離散紅外圖和對應(yīng)RGB圖；將離散紅外圖通過二維變分模態(tài)分解方法分解得到M個二維解析信號估計帶寬之和最小的模態(tài)函數(shù)；對于連續(xù)時段內(nèi)的離散紅外圖的模態(tài)函數(shù)和對應(yīng)RGB圖，求得模態(tài)函數(shù)和RGB圖的波動量；將離散紅外圖的模態(tài)函數(shù)、對應(yīng)離散紅外圖的RGB圖及兩者的波動量交替穿插組成特征矩陣F；將所得到的特征矩陣F輸送到預(yù)訓(xùn)練的熱故障模型中，得到光伏逆變器的熱故障類別及趨勢。本申請結(jié)合紅外圖和RGB圖，并進(jìn)一步將紅外圖的模態(tài)函數(shù)作為特征，結(jié)合波動量，能更好的進(jìn)行熱故障分類及趨勢分析。

本發(fā)明授權(quán)一種光伏逆變器的熱故障識別方法、裝置及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種光伏逆變器的熱故障識別方法，其特征在于，包括：采集光伏逆變器的離散紅外圖和對應(yīng)RGB圖；將離散紅外圖通過二維變分模態(tài)分解方法分解得到M個二維解析信號估計帶寬之和最小的模態(tài)函數(shù)；對于連續(xù)時段內(nèi)的離散紅外圖的模態(tài)函數(shù)和對應(yīng)RGB圖，求得模態(tài)函數(shù)和RGB圖的波動量；將離散紅外圖的模態(tài)函數(shù)、對應(yīng)離散紅外圖的RGB圖及兩者的波動量交替穿插組成特征矩陣F；將所得到的特征矩陣F輸送到預(yù)訓(xùn)練的熱故障模型中，得到光伏逆變器的熱故障類別及熱故障趨勢；其中，所述熱故障模型包括：2D卷積層和層歸一化，2D卷積層的卷積核大小3、步幅1和填充1，2D卷積層提取的特征保持了特征矩陣F的空間維度；在2D卷積層和層歸一化之后，是多組深度縮放層和引入SENet層的ConvNeXt塊，多組深度縮放層和引入SENet層的ConvNeXt塊之后設(shè)置層歸一化；深度縮放層包含層歸一化和若干卷積層；層歸一化按順序應(yīng)用于特征的通道，接下來的卷積層逐漸擴(kuò)大通道維度；引入SENet層的ConvNeXt塊包括一個逐深度卷積層，逐深度卷積層獨立處理每個輸入特征的通道，隨后，是SENet層和層歸一化，通過SENet層選擇性地強(qiáng)調(diào)重要通道并減少不相關(guān)的通道來優(yōu)化通道特征，在層歸一化之后，采用兩個逐點卷積層：第一個逐點卷積層將特征的通道維度擴(kuò)展了四倍，第二逐點卷積層將特征的通道恢復(fù)到原始大小，兩個逐點卷積層轉(zhuǎn)換了通道特征表示，兩個逐點卷積層之間設(shè)置GELU激活函數(shù)，并且還利用可學(xué)習(xí)的縮放參數(shù)來根據(jù)特征的顯著性調(diào)整輸出；層歸一化后通過線性映射將特征映射到用于分類的全連接層，全連接層后設(shè)置Softmax層，所述全連接層輸出維度覆蓋全部可識別的熱故障類型及類型的趨勢，以滿足對全部熱故障類型的分類及趨勢分析。

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