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龙图腾网获悉国网福建综合能源服务有限公司申请的专利一种基于物联网的光伏发电效率评估优化方法及系统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：CN121327427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511903539.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于物联网的光伏发电效率评估优化方法及系统是由郑涛;许志永;吴承衿;陈磊;叶必超设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的光伏发电效率评估优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏发电技术领域，且公开了一种基于物联网的光伏发电效率评估优化方法及系统，具体包括：构建光伏组件损耗预测模型，该模型为多分支CNN‑特征融合‑XGBoost端到端混合模型，推理评估时调用多分支CNN‑特征融合‑XGBoost端到端混合模型，输入融合特征得到损耗率预测值，结合SHAP值分析输出核心损耗源，完成效率偏低的量化归因；将模型预测结果与构建的损耗阈值‑核心因素‑运维建议规则库进行匹配，并将运维建议推送给运维平台，运维平台接收决策指令执行操作，至此评估优化程序完成。本发明解决了传统运维凭经验决策、效率评估滞后、损耗溯源模糊的问题。

本发明授权一种基于物联网的光伏发电效率评估优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的光伏发电效率评估优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，物联网数据采集层搭建，实时采集光伏组件光谱数据、温度场分布数据、电压波动曲线及环境参数和运维记录数据，并通过边缘层和传输层传输至处理层；所述光谱数据为300-1100nm波段1000个数据点，所述温度场分布数据为基于分布式光纤传感器采集的500个数据点； 步骤二，构建光伏组件损耗预测模型，该模型为多分支CNN-特征融合-XGBoost端到端混合模型，其具体如下： 输入层：结构化输入，包括经重塑的光谱矩阵、温度场矩阵、电压曲线矩阵和36维结构化参数向量，所述结构化参数向量包括环境参数和运维记录数据； 所述光谱数据按相邻10个波段为一组重塑为10×100×1的二维矩阵，所述温度场分布数据依据组件阵列空间分布划分为10行50列并重塑为10×50×1的二维矩阵，所述电压波动曲线保留时序维度并重塑为1×N×1的二维矩阵，N为采样点数； 特征提取层：3个独立CNN分支分别针对光谱数据、温度场分布数据、电压波动曲线并行运算，输出3个128维特征向量，经拼接形成384维空间特征向量，再与所述36维结构化参数向量跨类型拼接并经L2归一化后形成420维融合特征向量； 步骤三，推理评估时调用多分支CNN-特征融合-XGBoost端到端混合模型，输入融合特征向量得到损耗率预测值，采用TreeExplainer解释器计算各损耗因素的SHAP值，将420维融合特征向量反向映射为物理意义明确的损耗因素，结合SHAP值分析输出核心损耗源，完成效率偏低的量化归因； 步骤四，将模型预测结果与构建的损耗阈值-核心因素-运维建议规则库进行匹配，所述规则库依据组件额定功率划分3级损耗阈值，并包含损耗等级-核心因素-贡献度阈值三元规则，当某因素SHAP值占比≥40%或双因素组合占比≥60%时，判定为核心驱动因素，并将运维建议推送给运维平台，运维平台接收决策指令执行操作，至此评估优化程序完成。

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