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龙图腾网获悉山东联旭新能源有限公司申请的专利一种光伏离并网系统及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：CN119401558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510014585.0，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权一种光伏离并网系统及方法是由邢业鹏;邢业飞;王军海;尹德强设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏离并网系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏离并网管理技术领域，公开了一种光伏离并网系统及方法，该方法首先构建光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型，通过双重机器学习算法对模型进行训练，提高识别的准确性和决策的智能性。同时，利用两模型的残差构建残差拟合模型，进一步修正和优化光伏离并网决策的结果。本发明综合考虑当前及历史光伏系统数据、电网状态以及天气预报数据，实现光伏系统离并网操作的精准、及时和自适应决策。该方法不仅提高了光伏系统的运行效率和稳定性，还增强了决策结果的灵活性和鲁棒性，为光伏发电技术的广泛应用和可持续发展提供了有力支持。通过智能化管理，本发明有效减少了能源浪费和设备损坏，具有显著的经济效益和社会效益。

本发明授权一种光伏离并网系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种光伏离并网方法，其特征在于，所述方法包括： 构建光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型，其中，光伏并网状态识别模型用于识别当前光伏系统的并网状态及其特征，光伏离并网决策模型用于基于当前及历史光伏系统数据、电网状态以及天气预报数据决定光伏系统的离并网操作； 使用双重机器学习算法分别对光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型进行训练，并利用两模型的残差构建残差拟合模型，所述残差拟合模型用于修正和优化光伏离并网决策的结果； 利用训练好的模型，结合实时光伏系统数据、电网状态和天气预报数据，生成光伏系统的离并网操作指令； 采用支持向量机SVM算法构建光伏并网状态识别模型，通过特征选择和核函数技巧对光伏系统的并网状态进行分类； 采用随机森林RF算法构建光伏离并网决策模型，通过集成学习的方法输出光伏系统的离并网操作指令； 构建残差拟合模型的步骤包括： 计算光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型的实际输出与期望输出之间的残差，分别记为状态识别残差和决策残差； 将状态识别残差和决策残差作为新的特征，结合原始光伏系统数据、电网状态和天气预报数据，构建残差特征集； 选择梯度提升决策树GBDT算法，对残差特征集进行训练，得到残差拟合模型；GBDT的更新公式为： 其中，为第轮迭代后的模型，为第轮新构建的决策树，γ为学习率，用于控制每棵树对最终模型的贡献度； 所述残差拟合模型的结构包括输入层、多个决策树和输出层，输入层接收残差特征集，输出层输出修正后的光伏离并网决策结果。

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