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龙图腾网获悉炜达科技股份有限公司申请的专利一种基于机器学习的光伏组件防污层效能监测与预测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：CN120578923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510706818.3，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权一种基于机器学习的光伏组件防污层效能监测与预测方法是由杨少良;陈秀红;杨泽琛设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的光伏组件防污层效能监测与预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习的光伏组件防污层效能监测与预测方法，包括：获取光伏组件运行时的电流、电压数据，并实时采集组件表面在金属粉尘累积下的电性能变化，得到动态特性数据集；根据电流与电压特性曲线识别金属粉尘累积与微观凹槽填充速率的映射关系，通过分析曲线变化特征得到表面光滑度，建立填充速率与表面光滑度降低的量化关系；获取卷积神经网络输出的高温点分布密度和面积,若超过预设范围,则结合表面粗糙度变化与附着力动态的关联模式,调整高温点分布密度和面积相关的阈值参数。

本发明授权一种基于机器学习的光伏组件防污层效能监测与预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的光伏组件防污层效能监测与预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取光伏组件运行时的电流与电压数据，采集组件表面在金属粉尘累积下的电性能变化，生成动态特性数据集； 通过所述动态特性数据集构建时序深度学习模型，预测电流与电压特性随时间的变化趋势，生成电流与电压特性曲线，确定表面粗糙度变化与附着力动态的关联模式； 根据所述电流与电压特性曲线识别金属粉尘累积与微观凹槽填充速率的映射关系，分析曲线变化特征生成表面光滑度数据，建立填充速率与表面光滑度降低的量化关系； 结合所述填充速率与表面光滑度降低的量化关系及实时采集的环境数据，采用卷积神经网络提取光伏组件表面温度分布，识别局部高温点及其附着力，根据高温点分布密度判断防污层效能的衰减程度； 根据实时电流与电压数据识别所述电流与电压特性曲线的波动，融合调整后的阈值参数生成清洗触发阈值，通过长短期记忆网络预测发电效率保持率的下降趋势，确定清洗触发时间点； 根据所述清洗触发时间点生成当前金属粉尘累积模式，与历史模式比对生成差异数据，输出金属粉尘累积与表面粗糙度变化的动态模式。

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