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龙图腾网获悉大唐昌裕(北京)新能源有限公司申请的专利基于人工智能的光伏电站异常信息生成方法和装置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：CN117194979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311090837.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于人工智能的光伏电站异常信息生成方法和装置是由张晓杲;陈立伟;何鹏飞;翁秋阳;胡金龙设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的光伏电站异常信息生成方法和装置在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了基于人工智能的光伏电站异常信息生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取历史发电数据集；根据预设的相关度阈值和子特征与发电功率的关联度，生成第一子特征组和第二子特征组；获取预先构建的模型池，确定每个模型对应的输入特征；利用历史发电数据集对模型池进行训练，得到预训练模型池；对于各个预训练模型进行排序，得到预训练模型序列；对于预训练模型序列进行训练，得到发电功率预测模型；将待预测时间点的特征输入发电功率预测模型，得到预测发电功率；当实际发电功率与预测发电功率之间的差异大于预设差异阈值时，生成异常信息并将异常信息推送至检修终端，实现了提高生成异常信息的准确率，减少误报。

本发明授权基于人工智能的光伏电站异常信息生成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的光伏电站异常信息生成方法，包括： 获取经过预处理的目标光伏电站的历史发电数据集，所述历史发电数据集中的历史发电数据包括环境特征、光伏板特征和发电功率，所述环境特征和光伏板特征分别包括多个子特征且分别包括的多个子特征的组成子特征集； 根据预设的相关度阈值和所述子特征集中的每个子特征与发电功率的关联度，对所述多个子特征进行分组，得到第一子特征组和第二子特征组，其中，所述第一子特征组中的各个子特征与发电功率的相关度大于或等于所述相关度阈值，所述第二子特征组中的各个子特征与发电功率的相关度小于所述相关度阈值； 获取预先构建的模型池，以及对于所述模型池中的每个模型，执行以下特征选取步骤：根据所述第二子特征组，确定目标数量个子特征，得到目标子特征组；将所述第一子特征组和所述目标子特征组中的各个子特征的并集确定为所述模型对应的输入特征； 根据每个模型对应的输入特征，利用所述历史发电数据集的第一历史发电数据子集对所述模型池中的各个模型进行训练，得到训练后的模型池，以及将所述训练后的模型池确定为预训练模型池； 对于所述预训练模型池中的各个预训练模型，按照输入特征的数量和模型类型进行排序，得到预训练模型序列； 对于所述预训练模型序列中的各个预训练模型，利用所述历史发电数据集的第二历史发电数据子集进行训练，得到发电功率预测模型； 将待预测时间点的环境特征和所述待预测时间点的光伏板特征输入所述发电功率预测模型，得到所述待预测时间点的预测发电功率； 当所述待预测时间点的实际发电功率与所述预测发电功率之间的差异大于预设差异阈值时，生成异常信息并将所述异常信息推送至检修终端，所述预训练模型序列包括第一预训练模型、第二预训练模型和第三预训练模型；以及 所述对于所述预训练模型序列中的各个预训练模型，利用所述历史发电数据集的第二历史发电数据子集进行训练，得到发电功率预测模型，包括： 从所述第二历史发电数据子集中选取目标历史发电数据，以及根据所述目标历史发电数据和每个预训练模型的输入特征，分别确定所述第一预训练模型的第一输入特征值、所述第二预训练模型的第二输入特征值、所述第三预训练模型的第三输入特征值； 将所述第一输入特征值输入所述第一预训练模型，得到第一发电功率预测值； 将所述第二输入特征值的各个维度中与发电量的相关度最低的维度的特征值替换为所述第一发电功率预测值，得到更新后的第二输入特征值； 将所述更新后的第二输入特征值输入所述第二预训练模型，得到第二发电功率预测值； 将所述第三输入特征值的各个维度中与发电量的相关度最低的维度的特征值替换为所述第二发电功率预测值，得到更新后的第三输入特征值； 将所述更新后的第三输入特征值输入所述第三预训练模型，得到第三发电功率预测值； 将所述第一发电功率预测值、所述第二发电功率预测值和所述第三发电功率预测值加权和确定为预测发电功率； 确定所述预测发电功率和所述目标历史发电数据中的发电功率之间的差异，以及根据所述差异调整所述第一预训练模型、所述第二预训练模型和所述第三预训练模型的参数，直至满足训练停止条件，得到发电功率预测模型。

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