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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利一种机房光伏供电优化方法、系统及存储介质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：CN117274358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202311294915.3，技术领域涉及：G06T7/60；该发明授权一种机房光伏供电优化方法、系统及存储介质是由孙洛新设计研发完成，并于2023-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机房光伏供电优化方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机房光伏供电优化方法、系统及存储介质，方法包括获取太阳辐射强度及光伏面板的角度图像、温度图像和吸收系数；利用训练好的神经网络模型对角度图像进行特征提取和目标检测，得到目标检测框和平均角度特征；根据目标检测框和温度图像计算得到平均温度特征；根据平均角度特征、平均温度特征和吸收系数及太阳辐射强度采用机器学习的方法计算得到最佳效能角度，基于最佳效能角度对光伏面板进行调整。本发明无需人工干预即可准确地确定光伏面板的最佳工作角度，使光伏系统保持各个角度下的最优效能输出，提高了光伏系统的能源采集效率和能源利用率，实现光伏系统的可持续性供电和能源采集最大化。本发明应用于人工智能技术领域。

本发明授权一种机房光伏供电优化方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机房光伏供电优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取太阳辐射强度以及光伏面板的角度图像、温度图像和吸收系数； 利用训练好的神经网络模型对光伏面板的角度图像进行特征提取和目标检测，得到光伏面板的目标检测框和平均角度特征； 根据光伏面板的目标检测框和温度图像，计算得到光伏面板的平均温度特征； 根据光伏面板的平均角度特征、平均温度特征和吸收系数以及太阳辐射强度，采用机器学习的方法计算得到光伏面板的最佳效能角度； 基于所述最佳效能角度对光伏面板进行调整； 其中，所述训练好的神经网络模型包括第一特征图提取模块、第二特征图提取模块、第三特征图提取模块和卷积模块，所述利用训练好的神经网络模型对光伏面板的角度图像进行特征提取和目标检测，包括： 通过所述第一特征图提取模块对所述角度图像进行深度可分离卷积处理和去线性化处理，得到第一特征图； 通过所述第二特征图提取模块对所述第一特征图进行深度可分离卷积处理和去线性化处理，得到第二特征图； 通过所述第三特征图提取模块对所述第二特征图进行深度可分离卷积处理和去线性化处理，得到第三特征图； 通过所述卷积模块对所述第三特征图进行卷积运算，生成目标检测框； 其中，所述卷积模块包括至少五层卷积层； 其中，所述训练好的神经网络模型还包括第一角度特征提取模块、第二角度特征提取模块、第三角度特征提取模块和特征输出层，所述利用训练好的神经网络模型对光伏面板的角度图像进行特征提取和目标检测，还包括： 通过第一角度特征提取模块对所述第一特征图进行角度特征的提取，得到第一角度特征； 通过第二角度特征提取模块对所述第二特征图进行角度特征的提取，得到第二角度特征； 通过第三角度特征提取模块对所述第三特征图进行角度特征的提取，得到第三角度特征； 通过特征输出层基于所述第一角度特征、所述第二角度特征和所述第三角度特征，计算得到平均角度特征。

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