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龍圖騰網獲悉蘇州超云新能源有限公司申請的專利基于深度學習的智能光伏電池健康度評估系統及方法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：CN120180942B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510657011.5，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于深度學習的智能光伏電池健康度評估系統及方法是由趙積瑋;劉穎設計研發完成，并于2025-05-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的智能光伏電池健康度評估系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的智能光伏電池健康度評估系統及方法，S1.獲得滿足建模要求的標準化數據集；S2.將標準化數據輸入至基于神經常微分方程構建的連續時間動態健康狀態建模系統；S3.對模型參數進行全局搜索和自適應動態調節；S4.利用優化后的光伏電池健康狀態模型對光伏電池的當前健康狀態進行實時預測與評估，輸出反映光伏電池動態健康狀況的健康狀態評估結果；S5.將健康狀態評估結果傳遞至評估反饋模塊，評估反饋模塊依據預先設定的健康狀態分級標準對光伏電池進行健康狀態分類和分級。本發明能夠對光伏電池的關鍵影響因素在不同時間點的作用權重進行量化，實現了基于狀態的特征權重自調節。

本發明授權基于深度學習的智能光伏電池健康度評估系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的智能光伏電池健康度評估方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.實時采集光伏電池在運行過程中產生的原始數據并進行預處理操作，獲得滿足建模要求的標準化數據集； S2.將標準化數據輸入至基于神經常微分方程構建的連續時間動態健康狀態建模系統，連續時間動態健康狀態建模系統通過訓練生成描述光伏電池內部狀態隨時間連續演化的光伏電池健康狀態模型； 所述S2包括以下步驟： S21.基于標準化數據集構建光伏電池健康狀態模型，在神經常微分方程結構中引入雙變量聯合建模機制，雙變量聯合建模機制包括光伏電池健康狀態變量與光伏電池退化狀態變量，光伏電池健康狀態變量和光伏電池退化狀態變量分別用于刻畫光伏電池的功能狀態與劣化趨勢狀態，建立聯立微分方程模型：； 其中，表示時刻的標準化數據集的輸入特征向量，、為參數分別為神經網絡可訓練參數組、的神經網絡函數，為動態注意力權重系數向量； S22.定義退化狀態的動態權重調節機制，構建時間自適應動態注意力權重系數向量； S23.基于步驟S21中構建的聯立微分方程模型，輸入初始狀態、，對連續時間區間進行前向積分求解，獲得聯合健康狀態預測序列，其中，表示在時刻預測得到的光伏電池功能狀態估計值，表示在時刻預測得到的退化趨勢狀態估計值； S24.將預測得到的聯合健康狀態預測序列反映光伏電池當前運行狀態與潛在老化趨勢； S3.在光伏電池健康狀態模型的訓練過程中引入水母群優化算法，對模型參數進行全局搜索和自適應動態調節，實現模型參數的最優設置，并使光伏電池健康狀態模型在多維參數空間內獲得全局最優解； S4.利用優化后的光伏電池健康狀態模型對光伏電池的當前健康狀態進行實時預測與評估，輸出反映光伏電池動態健康狀況的健康狀態評估結果； S5.將健康狀態評估結果傳遞至評估反饋模塊，評估反饋模塊依據預先設定的健康狀態分級標準對光伏電池進行健康狀態分類和分級，并生成相應的評估報告及預防性維護建議。

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