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龙图腾网获悉南京大全自动化科技有限公司;南京邮电大学申请的专利基于多源信息融合的光伏实时性能评估与预警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：CN118739250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410715935.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于多源信息融合的光伏实时性能评估与预警系统及方法是由吴参林;高辉;王维;李炜卓;方寿贤;杨璐彤设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源信息融合的光伏实时性能评估与预警系统及方法在说明书摘要公布了：基于多源信息融合的光伏实时性能评估与预警系统及方法，中央控制系统用于协调和管理各台区的光伏产出，各台区设有独立的监控中心和传感器网络，实时收集光伏板和相关设备的关键数据；深度学习架构，整合了卷积神经网络和长短期记忆网络；基于注意力机制的特征识别系统，增强关键特征的识别和处理能力；模糊逻辑控制模块，在检测到性能低于预设阈值时自动调整光伏设备的运行参数。本发明通过多源信息融合，提高了数据的完整性和系统的响应速度，克服了传统监控系统中的数据碎片化问题，可实现了大规模、分布式光伏的精准预测、并网后实时跟踪、动态一致性检验、协调控制及状态预警等功能，可以有效支撑低惯量、多源新能源电网的安全与高效运行。

本发明授权基于多源信息融合的光伏实时性能评估与预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多源信息融合的光伏实时性能评估与预警系统，其特征在于：包括中央控制系统、深度学习架构、基于注意力机制的特征识别系统和模糊逻辑控制模块； 中央控制系统用于协调和管理各台区的光伏产出，各台区设有独立的监控中心和传感器网络，实时收集光伏板和相关设备的关键数据； 深度学习架构，整合了卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM，用于处理和融合图像及时间序列数据； 基于注意力机制的特征识别系统，增强关键特征的识别和处理能力； 基于注意力机制进行特征融合表示为：  ； ； ；其中表示CNN网络的预测结果，表示LSTM网络的预测结果，表示CNN网络的权重参数,表示 LSTM网络的权重参数，b表示偏置参数，𝑣是注意力的可学习向量，表示每个注意力权重的得分，表示注意力权重，𝑛表示特征的数量，表示融合后的特征表示，表示每个网络的特征表示； 模糊逻辑控制模块，用于在检测到性能低于预设阈值时自动调整光伏设备的运行参数； 模糊逻辑控制模块操作表示为： 首先对于每个输入变量，使用隶属函数将实际值映射为隶属度值； ； 其中，𝑥是温度值、光照、电压电流值，𝑎和b是三角形隶属函数的左右边界，对于温度设置为10‑50℃，对于光照强度设置为50 Wm²‑200 Wm²，对于电流电压通常设置为200mA‑800mA，20V‑80V； 然后，定义一组模糊规则，该规则为当温度“高”且光照“低”或者温度“低”且光照“高”，则可以适当调整光照角度； 再者，对于每个模糊规则，计算其前提部分与输入变量的隶属度之间的交集，得到推理结果，这里使用最小算子min作为交集操作，根据推理结果判断调整光照角度大小；  ； 对上述推理结果进行聚合，使用最大算子Max来获得每项数据最终的模糊输出，最后，采用平均值法将模糊输出转换为具体的运行参数调整值，并将其应用于光伏设备的运行参数；，以智能调整光伏设备的运行状态，提高光伏效率并应对环境变化和内部状态变化； 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京大全自动化科技有限公司;南京邮电大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江宁区经济技术开发区隐龙路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。