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龙图腾网获悉苏州品创互联信息技术有限公司申请的专利一种基于互联网的光伏电站远程监控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：CN119254140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411158839.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于互联网的光伏电站远程监控方法及系统是由李建祥;殷磊;匡铁迪;陶瑛设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于互联网的光伏电站远程监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于互联网的光伏电站远程监控方法及系统，方法包括实时获取由光伏电站输入的电力总值，基于所述电力总值生成树状图的根部，并利用预设的二进制机制结合实时输入的电流方向感应光伏电站中各个光伏电板的二进制波动，同时标定出对应于各个光伏电板的树状图枝部；基于所述二进制波动的波动数据，识别出所述的各个光伏电板的SOC值；在所述树状图中将得到的各个SOC值一一标定于各个光伏电板所对应的树状图枝部上，并将所述树状图进行数据化显示处理，将数据化显示处理的树状图反馈至终端，以解决目前技术方案依赖物联网布局来实现光伏电站的监控，导致成本高的技术问题。

本发明授权一种基于互联网的光伏电站远程监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于互联网的光伏电站远程监控方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时获取由光伏电站输入的电力总值，所述电力总值为光伏电站各个采电单元所获得的总电量； 基于所述电力总值生成树状图的根部，并利用预设的二进制机制结合实时输入的电流方向感应光伏电站中各个光伏电板的二进制波动，同时标定出对应于各个光伏电板的树状图枝部； 基于所述二进制波动的波动数据，识别出所述的各个光伏电板的SOC值； 在所述树状图中将得到的各个SOC值一一标定于各个光伏电板所对应的树状图枝部上，并将所述树状图进行数据化显示处理，将数据化显示处理的树状图反馈至终端； 调取预设的ELC-RNN模型，对实时输入的电流进行根部向量的创建，其中，在所述根部向量上训练有若干二进制数据存储节，所述二进制数据存储节用于记录并区分光伏电站中不同光伏电板的电流波动特征，所述电流波动特征是将电流方向的变化转换为二进制代码，当电流方向发生变化时，相应的二进制代码也会发生变化，这种变化可以被视为光伏电板的二进制波动；同时，为了将各个光伏电板的状态和变化直观地展示在树状图上，需要对所述各个光伏电板的状态和变化进行标定； 将实时输入的电流数据按照时间顺序输入至ELC-RNN模型中，模型根据输入的电流数据动态更新根部向量上的二进制数据存储节，以实时反映光伏电站中各个光伏电板的电流状态； 通过比较实时更新的二进制数据存储节与预设的二进制波动模式，识别出光伏电站中各个光伏电板的二进制波动；这些预设的二进制波动模式是基于光伏电板在正常情况下或故障情况下的电流波动特征而建立的；通过比较，模型能够识别出光伏电站中各个光伏电板的当前二进制波动状态； 将识别出的各个光伏电板的二进制波动数据，与树状图中的相应枝部进行关联，并在后续步骤中将SOC值标定于正确的光伏电板所对应的树状图枝部上；其中， ELC-RNN模型的训练方法，包括： 收集光伏电站的历史电流数据，包括各个光伏电板在不同时间、不同天气条件下的电流波动情况，作为训练数据集； 对收集到的历史电流数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗及归一化以消除噪声并统一数据格式； 构建ELC-RNN模型，结合长短时记忆网络和极限学习机； 使用预处理后的历史电流数据对ELC-RNN模型进行训练，通过迭代优化算法调整模型参数，准确预测和识别光伏电板的二进制波动； 在训练过程中，采用交叉验证方法评估模型的性能； 训练完成后，保存ELC-RNN模型的参数和结构。

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