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龙图腾网获悉成都大学申请的专利一种山区建筑表面太阳能潜力评估方法、设备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：CN120745424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511145859.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种山区建筑表面太阳能潜力评估方法、设备及存储介质是由徐露婷;郑翰杰;何海艳;杨学丽;辜子恒设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种山区建筑表面太阳能潜力评估方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑光伏系统的设计与布局，以及可再生能源评估技术领域，具体的是一种山区建筑表面太阳能潜力评估方法、设备及存储介质。提出一种不依赖传统气象监测数据、适用于云层动态变化和复杂地形遮挡耦合影响下的建筑表面太阳能潜力评估方法。通过将MODIS数据、数字高程模型和机器学习算法结合，能够实现无气象数据的山区城镇建筑外表面的太阳能潜力评估，从而解决传统方法对基础气象数据的依赖问题。通过三维建模与多尺度分析相结合，克服了现有方法在云层、复杂地形和建筑遮挡影响下的局限性，特别是能够有效考虑云层变化的动态影响和复杂地形的遮挡影响，提高了计算效率和精度，为山区城镇的太阳能资源评估提供了新的技术路径。

本发明授权一种山区建筑表面太阳能潜力评估方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种山区建筑表面太阳能潜力评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.建立山区太阳辐射强度估算模型，对水平总辐射强度GHI、法向直射辐射强度DNI和水平散射辐射强度DHI估算，并进行误差分析； S2.构建山区城镇三维模型，基于地形数据和建筑信息，建立山区城镇三维模型，利用山区城镇三维模型分析山区复杂地形对太阳辐射的遮挡效应，开发估算建筑物表面太阳辐射的模拟模块； S3.太阳能潜力评估与仿真，将构建的山区城镇三维模型和每小时太阳辐射强度估算数据链接到模拟模块的端口，对不同时间段内每个建筑表面的太阳辐射量进行动态模拟，并基于模拟结果生成山区建筑表面太阳辐射的可视化图像，展示各山区建筑表面的太阳能潜力分布； 所述建立山区太阳辐射强度估算模型包括以下子步骤： A1.数据库准备，确定山区太阳辐射强度估算模型的输入参数和输出参数； A2.超参数调优，选择核心超参数，进行参数调优和模型精度对比，得到拟合水平总辐射强度GHI、法向直射辐射强度DNI和水平散射辐射强度DHI模型的最佳超参数组合； A3.模型训练，采用梯度提升决策树算法，通过Python中的Scikit-learn库进行模型训练，建立基于梯度提升树算法的机器学习模型； 所述A1中，所述输入参数包括地理信息、太阳方位信息特征参数、地形遮挡角、云层特征参数和时间参数； 所述输出参数包括逐时水平总辐射强度GHI、法向直射辐射强度DNI和水平散射辐射强度DHI。

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