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龙图腾网获悉苏州超云新能源有限公司申请的专利基于深度学习的智能光伏电池健康度评估系统及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：CN120180942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510657011.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的智能光伏电池健康度评估系统及方法是由赵积玮;刘颖设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能光伏电池健康度评估系统及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智能光伏电池健康度评估系统及方法，S1.获得满足建模要求的标准化数据集；S2.将标准化数据输入至基于神经常微分方程构建的连续时间动态健康状态建模系统；S3.对模型参数进行全局搜索和自适应动态调节；S4.利用优化后的光伏电池健康状态模型对光伏电池的当前健康状态进行实时预测与评估，输出反映光伏电池动态健康状况的健康状态评估结果；S5.将健康状态评估结果传递至评估反馈模块，评估反馈模块依据预先设定的健康状态分级标准对光伏电池进行健康状态分类和分级。本发明能够对光伏电池的关键影响因素在不同时间点的作用权重进行量化，实现了基于状态的特征权重自调节。

本发明授权基于深度学习的智能光伏电池健康度评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能光伏电池健康度评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.实时采集光伏电池在运行过程中产生的原始数据并进行预处理操作，获得满足建模要求的标准化数据集； S2.将标准化数据输入至基于神经常微分方程构建的连续时间动态健康状态建模系统，连续时间动态健康状态建模系统通过训练生成描述光伏电池内部状态随时间连续演化的光伏电池健康状态模型； 所述S2包括以下步骤： S21.基于标准化数据集构建光伏电池健康状态模型，在神经常微分方程结构中引入双变量联合建模机制，双变量联合建模机制包括光伏电池健康状态变量与光伏电池退化状态变量，光伏电池健康状态变量和光伏电池退化状态变量分别用于刻画光伏电池的功能状态与劣化趋势状态，建立联立微分方程模型：； 其中，表示时刻的标准化数据集的输入特征向量，、为参数分别为神经网络可训练参数组、的神经网络函数，为动态注意力权重系数向量； S22.定义退化状态的动态权重调节机制，构建时间自适应动态注意力权重系数向量； S23.基于步骤S21中构建的联立微分方程模型，输入初始状态、，对连续时间区间进行前向积分求解，获得联合健康状态预测序列，其中，表示在时刻预测得到的光伏电池功能状态估计值，表示在时刻预测得到的退化趋势状态估计值； S24.将预测得到的联合健康状态预测序列反映光伏电池当前运行状态与潜在老化趋势； S3.在光伏电池健康状态模型的训练过程中引入水母群优化算法，对模型参数进行全局搜索和自适应动态调节，实现模型参数的最优设置，并使光伏电池健康状态模型在多维参数空间内获得全局最优解； S4.利用优化后的光伏电池健康状态模型对光伏电池的当前健康状态进行实时预测与评估，输出反映光伏电池动态健康状况的健康状态评估结果； S5.将健康状态评估结果传递至评估反馈模块，评估反馈模块依据预先设定的健康状态分级标准对光伏电池进行健康状态分类和分级，并生成相应的评估报告及预防性维护建议。

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