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龙图腾网获悉江苏征途电气科技有限公司申请的专利一种针对分布式光伏网络实现动态性能调整的智能监控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：CN119727596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411755952.4，技术领域涉及：H02S50/00；该发明授权一种针对分布式光伏网络实现动态性能调整的智能监控系统及方法是由朱俊强;周国祥;徐娇;刘江林设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对分布式光伏网络实现动态性能调整的智能监控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对分布式光伏网络实现动态性能调整的智能监控系统及方法，涉及智能电网技术领域。该系统包括：数据采集模块，用于实时采集光伏板的图像数据和光伏电站的运行数据；任务调度模块，用于协调图像数据和运行数据在边缘计算节点和云端之间的动态传输；数据处理模块，用于对图像数据和运行数据进行预处理和特征提取；动态估计模块，用于将提取后的特征输入稀疏回归模型，使用无迹卡尔曼滤波器预测光伏网络的动态状态；监控反馈模块，用于根据动态状态的预测结果远程动态调整光伏板的角度或位置，启停设备和或调整参数。本发明不仅能够显著提升光伏网络的整体运行效率，还能降低运维成本，延长设备的使用寿命。

本发明授权一种针对分布式光伏网络实现动态性能调整的智能监控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种针对分布式光伏网络实现动态性能调整的智能监控系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块，用于通过高分辨率遥感技术实时采集目标区域内光伏板的图像数据，通过分布式传感器实时采集光伏电站的运行数据，并通过有线或无线方式传输至边缘计算节点或云端；所述运行数据包括电压、电流、功率和温度信息； 任务调度模块，用于协调图像数据和运行数据在边缘计算节点和云端之间的动态传输，根据边缘计算节点的负载情况和云端网络延迟的差异实时调整数据的分级处理规则，具体为： 检测边缘计算节点的当前数据处理负荷与预设的安全阈值之间的差距ΔLoad是否大于预设差值δ； 设定标准值η，基于边缘计算节点的性能参数与当前网络延迟条件评估数据上送至云端的紧急性系数E； 当ΔLoadδ且E≥η时，增加本地数据的存储时间，降低数据传输至边缘计算节点的频率；当ΔLoad≤δ或Eη时，增加数据上传至云端的频率； 数据处理模块，用于对所述图像数据和运行数据进行预处理和特征提取，通过深度学习模型从预处理后的图像数据提取高维特征，所述深度学习模型包括： 将预处理后的图像数据输入深度学习模型，使用卷积神经网络进行训练，卷积操作定义为： 式中，f2x,y为卷积操作后图像在像素点x,y的输出值；fx-i,y-j为输入图像在像素点x-i,y-j的值；k为卷积核；ki,j表示卷积核在位置i,j的权重值； 针对图像的每个尺度s，通过小波尺度归因方法分析模型对不同尺度图像细节的响应，使用Sobol指数Ss计算模型对尺度细节的依赖程度，公式为： 式中，Varfx,y为原始图像fx,y的方差，Varf′x,y,s为去除尺度s细节后的扰动图像f′x,y,s的方差； 将每个尺度s的依赖程度汇总为一个尺度嵌入向量z＝z1,z2,...,zL∈RL，其中zL表示模型在尺度sL上的依赖程度； 根据尺度嵌入向量z中的值调整模型在不同尺度上的权重，具体为：在训练阶段对模型的损失函数进行修正，使得模型对不同尺度特征的依赖程度与其重要性匹配，则修正后的损失函数L为： 式中，ws为尺度s的权重，Ls是在尺度s上的损失值； 动态估计模块，用于将提取后的特征输入稀疏回归模型，使用无迹卡尔曼滤波器预测光伏网络的动态状态； 监控反馈模块，用于根据动态状态的预测结果远程动态调整光伏板的角度或位置，启停设备和或调整参数，并将调整结果反馈到系统中，不断优化状态估计模型和调整策略； 报表统计模块，用于生成每日报表和统计数据，帮助用户了解光伏网络的运行情况和经济效益。

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