(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111624830.8 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 湖南安华源电力科技有限公司 地址 411201 湖南省湘潭市九华经开区兴 业大道1号 (72)发明人 梁建盈　魏瑜伸　彭建伟　谢雄　 高峰　梁增　薛鹏　乔露漫　 (74)专利代理 机构 北京慕达星云知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 11465 代理人 符继超 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于多源数据融合的预防光伏组件接地故 障的检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于多源数据融合的预 防光伏组件接地故障的检测方法， 包括： 获取光 伏组件不同时空维度的数据源； 选择不同的数据 分析方法对相应类型的数据源状态进行分析； 对 各数据源的状态分析结果进行融合和验证， 得到 光伏组件的接地故障概率。 本发 明通过对多维度 数据源进行融合分析， 实现了准确预测光伏组件 的接地故障率， 有效预防光伏组件的接地故障， 保障了光伏组件连续稳定发电。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114358165 A 2022.04.15 CN 114358165 A 1.一种基于多源数据融合的预防光伏组件接地故障的检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取光伏组件不同时空维度的数据源； 选择不同的数据分析 方法对相应 类型的所述数据源状态进行分析； 对各所述数据源的状态分析 结果进行融合和验证， 得到光伏组件的接地故障概 率。 2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的预防光伏组件接地故障的检测方 法， 其特征在于， 还 包括： 基于所述光伏 组件的接地故障概率和光伏 组件当前所处位置， 从预先构建的知识库中 查询对应的应对措施并分发至相应的维修终端。 3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的预防光伏组件接地故障的检测方 法， 其特征在于， 还 包括： 将光伏组件的接地故障概率与实际发生故障进行对比， 并将光伏组件的接地故障概率 所对应的光伏组件的数据源状态、 实际接地故障和应对措施写入所述知识库中， 对所述知 识库进行 更新。 4.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的预防光伏组件接地故障的检测方 法， 其特征在于， 所述数据源的类型至少包括： 光伏组件的视频成像数据、 家族缺陷数据、 在 线运行参数、 运行维护数据、 振动传感器数据、 天气预报数据和光伏电站的工作票数据。 5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据融合的预防光伏组件接地故障的检测方 法， 其特征在于， 所述光伏组件的视频成像数据由无人机或低空气球挂载相机获得； 所述家 族缺陷数据从预先构建的知识库中获得； 所述天气预报数据从服务器接口获取； 所述在线 运行参数、 所述 运行维护数据和所述振动传感器数据从光伏运维管理系统获取。 6.根据权利要求4所述的一种基于多源数据融合的预防光伏组件接地故障的检测方 法， 其特征在于， 采用图像搜索匹配算法对所述光伏组件的视频成像数据进行分析； 采用模 糊数学的方法对 所述家族缺陷数据进 行分析； 采用LSTM算法对所述 天气预报数据中的短时 短期天气预报数据进 行分析， 采用BP神经网络算法对所述 天气预报数据中的中期天气预报 数据进行分析， 再对短时、 短期和中期三种天气预报数据的分析结果进 行加权平均； 采用统 计方法对所述在线运行参数、 所述运行维护数据和所述振动传感器数据进行分析； 采用查 询或搜索方法对光伏电站的工作票数据进行分析。 7.根据权利要求3所述的一种基于多源数据融合的预防光伏组件接地故障的检测方 法， 其特征在于， 对所述 光伏组件的视频成像数据进行分析的过程， 包括： 提取所述光伏 组件的视频数据中的视频帧， 采用图像搜索匹配算法将所述视频帧与光 伏组件区域原 始状态图像进行比对， 判断两者之间的一 致性程度； 将一致性程度低于预设值的视频帧进行 标记， 作为警示图像； 识别出所述警示图像中光伏组件的表面状态， 并判断周围是否存在现场施工作业。 8.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的预防光伏组件接地故障的检测方 法， 其特征在于， 所述对各所述数据源的状态分析结果进行融合和验证， 得到光伏组件的接 地故障概 率， 包括： 采用数据融合算法对不同所述数据源的状态分析结果进行加权平均， 得到光伏组件故 障信息的计算结果； 计算结果包括故障类型、 发生故障的位置和接地故障概 率值； 采用BP神经网络算法对所述数据融合算法的计算结果进行拟合验证， 预测输出光伏 组权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114358165 A 2件的接地故障概 率值； 对比所述数据融合算法的计算结果中的接地故障概率值和所述BP神经网络算法输出 的接地故障概率值， 若二者之间的偏差值在预设值内， 则当前计算结果有效， 若二者之 间的 偏差值不在预设值内， 则当前计算结果无效。 9.根据权利要求7所述的一种基于多源数据融合的预防光伏组件接地故障的检测方 法， 其特征在于， 所述数据融合 算法的表达式如下： Y1＝∑yibi； 其中， i表示数据 源类型， yi表示第i类数据 源的状态分析结果， bi表示第i类数据 源的状 态分析结果的权 重， 且1＝∑bi。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114358165 A 3