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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于工况识别的卫星太阳电池阵数据驱动建模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：CN119692163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411621761.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于工况识别的卫星太阳电池阵数据驱动建模方法是由赵光权;王盟;蔡先军;吴扬;彭喜元设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于工况识别的卫星太阳电池阵数据驱动建模方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于工况识别的卫星太阳电池阵数据驱动建模方法，属于航空航天技术领域，解决太阳电池阵的管理和维护困难，以及机理建模方法和传统数据驱动建模方法中存在的不足。建模步骤包括：采集在轨卫星的遥测数据并进行预处理；为预处理后的遥测数据添加标签，并将添加标签后的遥测数据划分为训练集、验证集和测试集；建立数据驱动模型，对数据驱动模型中的CNN网络进行训练、验证和测试，输出工况识别结果；根据标签将特征选择和数据清洗后的遥测数据重新划分为五种工况下的数据集，分别对数据驱动模型中不同工况下的LSTM网络进行训练、验证和测试；将CNN网络输出的工况识别结果输入对应的LSTM网络，获取太阳电池的预测输出参量。

本发明授权一种基于工况识别的卫星太阳电池阵数据驱动建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于工况识别的卫星太阳电池阵数据驱动建模方法，其特征在于，所述一种基于工况识别的卫星太阳电池阵数据驱动建模方法的步骤包括： 步骤1：采集在轨卫星的遥测数据； 步骤2：对采集的遥测数据进行特征选择、数据清洗和数据采样，完成数据预处理； 步骤3：为预处理后的遥测数据添加标签，并将添加标签后的遥测数据划分为训练集、验证集和测试集； 步骤4：建立数据驱动模型，分别利用训练集、验证集和测试集对数据驱动模型中的CNN网络进行训练、验证和测试，并输出工况识别结果； 步骤5：根据标签将特征选择和数据清洗后的遥测数据重新划分为五种工况下的数据集，将每种工况的数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集并分别对数据驱动模型中不同工况下的LSTM网络进行训练、验证和测试，其中，五种工况下的数据集包括光照状态数据集、地影状态数据集、入影状态数据集、出影状态数据集和位置保持状态数据集； 步骤6：将CNN网络输出的工况识别结果输入对应的LSTM网络，获取太阳电池阵的预测输出参量。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。

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