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龙图腾网获悉深圳市英威腾网能技术有限公司;深圳市英威腾光伏科技有限公司申请的专利逆变器寿命预测的方法、装置、电子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：CN120908706B 。

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：202511423560.2，技术领域涉及：G01R31/40；该发明授权逆变器寿命预测的方法、装置、电子设备及存储介质是由柯冬生;叶思帆;黄泽文;蔡子育设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本逆变器寿命预测的方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于逆变器检测技术领域，提供了一种逆变器寿命预测的方法、装置、电子设备及存储介质，逆变器寿命预测的方法包括：将多个样本数据集合输入至初始寿命预测网络，输出第一寿命预测值和各物理特征对应的第一预测值；基于初始寿命预测网络的输出与对应的目标寿命值以及目标值之间的差值，得到第一训练损失信息，以调整初始寿命预测网络，得到候选寿命预测模型；基于候选寿命预测模型输出第二寿命预测值和各物理特征对应的第二预测值，并根据第二训练损失信息调整候选寿命预测模型，得到目标寿命预测模型；将目标逆变器的老化数据输入至目标寿命预测模型，输出目标逆变器的目标寿命预测值。上述方案提升了逆变器寿命预测的准确性和可靠性。

本发明授权逆变器寿命预测的方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种逆变器寿命预测的方法，其特征在于，所述方法包括： 将多个样本数据集合输入至初始寿命预测网络，得到第一寿命预测值和各物理特征对应的第一预测值；所述样本数据集合为样本逆变器的老化数据，每个所述样本数据集合对应有第一标签，第一标签用于指示逆变器的目标寿命值及至少一个物理特征对应的目标值； 基于所述第一寿命预测值与所述目标寿命值之间的差值、各所述物理特征对应的第一预测值与目标值之间的差值，得到第一训练损失信息，利用所述第一训练损失信息调整所述初始寿命预测网络，得到候选寿命预测模型； 将多个样本数据集合输入至所述候选寿命预测模型，得到第二寿命预测值和各所述物理特征对应的第二预测值； 基于所述第二寿命预测值与所述目标寿命值之间的差值、各所述物理特征对应的第二预测值与目标值之间的差值和物理残差项，得到第二训练损失信息，并利用所述第二训练损失信息调整所述候选寿命预测模型，得到目标寿命预测模型；所述物理残差项用于约束所述候选寿命预测模型输出的物理量满足预设物理方程，以表征所述候选寿命预测模型对物理规律的偏离程度； 将目标逆变器的老化数据输入至所述目标寿命预测模型进行寿命预测，输出所述目标逆变器的目标寿命预测值； 其中，所述初始寿命预测网络至少包括卷积神经网络层、多头自注意力层、前馈神经网络层以及全连接层；所述将多个样本数据集合输入至初始寿命预测网络，得到第一寿命预测值和各所述物理特征对应的第一预测值，包括： 将所述多个样本数据集合输入至所述初始寿命预测网络，在所述卷积神经网络层对输入的多个样本数据集合进行处理，以提取局部时序特征，得到第一中间特征； 将所述第一中间特征输入至所述多头自注意力层，以捕捉所述第一中间特征在时间序列上的相关性，得到第二中间特征； 将所述第二中间特征输入至所述前馈神经网络层进行非线性映射，得到第三中间特征； 将所述第三中间特征输入至所述全连接层，得到所述第一寿命预测值和各所述物理特征对应的第一预测值； 其中，所述物理残差项的计算包括以下步骤： 基于BOOST电路平均模型微分方程计算电感电流残差和电容电压残差； 基于IGBT热模型方程计算结温残差； 对所述电感电流残差、所述电容电压残差以及所述结温残差进行样本维度的平均以得到所述物理残差项。

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