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龙图腾网获悉广东黄宝石电子科技有限公司申请的专利基于深度学习的光伏逆变器运行效率优化方法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：CN120012619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510500696.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的光伏逆变器运行效率优化方法是由刘建华设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的光伏逆变器运行效率优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的光伏逆变器运行效率优化方法，包括量化影响光伏逆变器运行效率的主要环境因素，构建环境耦合模型，计算耦合各环境因素的综合环境因子，并且设置可调扰乱电阻，构建光伏逆变器的损耗模型，根据光伏逆变器的损耗模型确定光伏逆变器运行效率计算的目标函数，计算在效率最大化下综合环境因子与可调扰乱电阻之间的计算函数关系，通过实时监测影响光伏逆变器运行效率的主要环境因素，包括环境温差、环境风速以及环境湿度，实时计算综合环境因子并根据计算函数关系对可调扰乱电阻进行反馈调节，通过对影响光伏逆变器运行效率的主要环境因素进行量化耦合计算，配合可调扰乱电阻能够实现对多种环境因素偏差的控制修正。

本发明授权基于深度学习的光伏逆变器运行效率优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光伏逆变器运行效率优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、量化影响光伏逆变器运行效率的主要环境因素，包括环境温差、环境风速以及环境湿度，构建环境耦合模型，计算耦合各环境因素的综合环境因子； S2、设置可调扰乱电阻，将综合环境因子与扰乱电阻进行关联，构建光伏逆变器的损耗模型； S3、根据光伏逆变器的损耗模型确定光伏逆变器运行效率计算的目标函数，计算在效率最大化下综合环境因子与可调扰乱电阻之间的计算函数关系，具体包括： S3-1、计算光伏逆变器的输出功率： ； 式中：表示为开路电压，表示为光伏逆变器的工作电流，表示为内阻，表示为光伏逆变器的输出功率； 得到光伏逆变器运行效率计算的目标函数： ；即： ； 式中：表示为光伏逆变器运行效率，表示为光伏逆变器的损耗功率，表示为可调扰乱电阻阻值，表示为综合环境因子； S3-2、采用等效电阻法计算最优工作电流，对工作电流进行求导得到最优工作点： ； 根据最优工作点计算得到综合环境因子与可调扰乱电阻之间的计算函数关系： ； S4、实时监测影响光伏逆变器运行效率的主要环境因素，包括环境温差、环境风速以及环境湿度，实时计算综合环境因子并根据计算函数关系对可调扰乱电阻进行反馈调节。

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