(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210944234.6 (22)申请日 2022.08.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115022381 A (43)申请公布日 2022.09.06 (73)专利权人 广东邦盛新能源科技发展 有限公 司 地址 510000 广东省广州市天河区兴盛路 10号309 (72)发明人 邓维爱　于江涛　凌晓春　 (74)专利代理 机构 广州博联知识产权代理有限 公司 44663 专利代理师 王洪江 (51)Int.Cl. H04L 67/12(2022.01) H04L 41/12(2022.01) H04L 9/32(2006.01) H04L 9/40(2022.01) H02J 13/00(2006.01) H02S 50/10(2014.01)(56)对比文件 CN 113315655 A,2021.08.27 CN 111697620 A,2020.09.2 2 CN 10945 0662 A,2019.0 3.08 CN 10945 0662 A,2019.0 3.08 CN 113361737 A,2021.09.07 唐孝舟等. “蓝牙5.0 mesh组网技 术及其在 光伏电站中的应用 ”. 《电力工程 技术》 .2019,第 38卷(第0 6期), Appiah, Albert Yaw, et al. ."Long short-term memory netw orks based automatic feature extracti on for photovoltaic ar ray fault dia gnosis.". 《IEEE Access》 .2019,第7 卷 Aziz, Farkhanda, et al. ."A novel convolutional neural netw ork-based approach for fault clas sificati on in photovoltaic ar rays.". 《IE EE Access》 .2020, 第8卷 审查员 蒋联娇 (54)发明名称 一种光伏板数据采集设备的智能组网方法 (57)摘要 本发明公开了一种光伏板数据采集设备的 智能组网方法， 包括： 首先获取待组网光伏板数 据采集设备信息以及预置出厂加密序列号， 并利 用预设加密策略对待组网光伏板数据采集设备 信息解密运算， 生成对应的当前光伏板安全向量 组， 然后基于比对安全矩阵进行比对验证； 并基 于完成有效验证的当前光伏板安全向量对应的 安全特征， 计算得到待组网光伏板数据采集设备 信息对应的待定异常评分； 最终基于待定异常评 分确定待组网光伏板数据采集设备信息的组网 状态， 如此设计， 在需要对数目庞大的光伏板采 集设备组网时， 相较于仅基于简单的身份标识实 现组网， 利用出厂加密序列结合预设加密策略的方式能够安全准确地完成对待组网光伏板数据 采集设备信息的验证及组网。 权利要求书4页 说明书19页 附图2页 CN 115022381 B 2022.11.18 CN 115022381 B 1.一种光伏板数据采集设备的智能组网方法， 其特 征在于， 包括： 获取待组网光伏板数据采集设备信息； 获取所述待组网光伏板数据采集设备信 息对应的预置出厂加密序列号， 根据 所述预置 出厂加密序列号对应的至少一个预设加密策略对所述待组网光伏板数据采集设备信息进 行解密运算， 生成对应的当前光伏板安全向量组； 所述当前光伏板安全向量组包括至少一 个当前光伏板安全向量； 将所述当前光伏板安全向量和比对安全矩阵中的比对安全向量比对验证； 所述比对安 全矩阵是对已组网光伏板数据采集设备拓扑对应的 已组网光伏板安全向量组进行特征输 出分析得到的； 基于完成有 效验证的当前光伏板安全向量对应的安全特征， 计算得到所述待组网光伏 板数据采集设备信息对应的待定异常评分； 获取预置异常评分阈值， 基于所述预置异常评分阈值和所述待定异常评分确定所述待 组网光伏板数据采集设备信息的组网状态； 所述获取待组网光伏板数据采集设备信息之前， 所述方法还 包括： 获取已组网光伏板数据采集设备拓扑； 所述已组网光伏板数据采集设备拓扑包括在有 效组网时段内的多个已组网光伏板数据采集设备信息； 根据所述已组网光伏板数据采集设备信息对应的已组网出厂加密序列号对所述已组 网光伏板数据采集设备信息进行解密运算， 生成对应的 已组网光伏板安全向量组， 所述已 组网光伏板安全向量组包括各个已组网光伏板数据采集设备信息对应的 已组网光伏板安 全向量； 基于安全加密对对所述已组网光伏板安全向量组中的已组网光伏板安全向量进行特 征输出， 得到特 征输出结果； 根据所述特征输出结果从所述已组网光伏板安全向量组中确定比对安全向量， 各个比 对安全向量组合得到所述比对安全矩阵； 通用光伏板数据采集设备信息为所述待组网光伏板数据采集设备信息或所述已组网 光伏板数据采集设备信息， 所述通用光伏板数据采集设备信息对应的通用光伏板安全向量 组的生成， 包括以下步骤： 获取所述通用光伏板数据采集设备信 息对应的通用出厂加密序列号， 所述通用出厂加 密序列号包括第一设备 出厂加密序列号和第二设备 出厂加密序列号； 获取所述通用出厂加密序列号对应的至少一个预设加密策略； 基于所述预设加密策略从所述通用光伏板数据采集设备信 息中输出匹配的加密元素， 根据所述加密元素得到所述通用出厂加密序列号对应的各个预设加密策略生成的通用安 全向量； 各个通用安全向量组合得到所述通用光伏板数据采集设备信息对应的通用光伏板安 全向量组； 所述安全加密对包括已组网光伏板安全向量对应的已组网出厂加密序列号和预设加 密策略， 所述基于安全加密对对所述已组网光伏板安全向量组中的已组网光伏板安全向量 进行特征输出， 得到特 征输出结果， 包括： 将基于同一出厂加密序列号对应的同一预设加密策略生成的相同已组网光伏板安全权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115022381 B 2向量进行特征输出得到多个不同的特征集， 统计同一特征集内的已组网光伏板安全向量的 数量， 得到各个特 征集对应的可信系数； 所述根据 所述特征输出结果从所述已组网光伏板安全向量组中确定比对安全向量， 各 个比对安全向量组合得到所述比对安全矩阵， 包括： 将所述可信系数大于可信系数阈值的特征集内的已组网光伏板安全向量作为所述比 对安全向量。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述当前光伏板安全向量和比对安 全矩阵中的比对安全向量比对 验证， 包括： 将所述当前光伏板安全向量和目标比对安全向量进行比较， 得到安全向量验证标识； 将所述当前光伏板安全向量对应的安全加密对和所述目标比对安全向量对应的安全 加密对进行比较， 得到安全加密对 验证标识； 当所述安全向量验证标识和所述安全加密对验证标识均表征通过验证时， 确定所述当 前光伏板安全向量和所述目标比对安全向量完成有效验证。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于完成有 效验证的当前光伏板安全 向量对应的安全特征计算得到所述待组网光伏板数据采集设备信息对应的待定异常评 分， 包括： 响应于待定异常评分计算指示， 获取与待组网光伏板数据采集设备信 息对应的安全特 征； 确定与所述待组网光伏板数据采集设备信息对应的安全特征所分别对应的不同组网 类型； 基于所述 不同组网类型， 确定与所述 不同组网类型对应的过 滤项； 基于所述过滤项， 对所述待组网光伏板数据采集设备信息对应的安全特征进行过滤， 以形成与对应的组网类型对应的无 标签组网安全特 征数组； 通过组网异常评估模型对所述无标签组网安全特征数组进行异常评分计算， 得到所述 待组网光伏板数据采集设备信息的待定异常评分， 其中， 所述组网异常评估模型包括组网 安全特征鉴别网络、 异常评分鉴别网络以及有效组网时间范围鉴别网络； 输出所述待组网光伏板数据采集设备信息的待定异常评分。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取待组网光伏板数据采集设备信息集 合的特征和组网类型的环境向量； 根据所述待组网光伏板数据采集设备信 息集合的特征和组网类型的环境向量， 得到与 所述组网异常评估模型对应的组网安全特征数组， 其中所述组网安全特征数组中包括不同 有效组网时间范围的组网安全特 征； 确定所述组网异常评估模型的使用环境， 并根据 所述组网异常评估模型的使用环境确 定不同起始值的时间范围； 确定所述组网安全特 征数组中的不同安全特 征数据配置的时域 参量； 根据与所述组网异常评估模型对应的Adam算法， 以及不同起始值的时间范围对组网安 全特征数组中的不同安全特征数据配置的时域参量进 行处理， 确定与所述组网异常评估模 型对应的不同有效组网时间范围的组网安全训练集， 其中， 所述组网安全训练集包括至少 一组组网安全训练验证对；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115022381 B 3