华能江阴燃机热电有限责任公司邵睿获国家专利权
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龙图腾网获悉华能江阴燃机热电有限责任公司申请的专利一种基于发电效率影响因素分析的渔光互补光伏电站优化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：CN119362593B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411372979.5，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种基于发电效率影响因素分析的渔光互补光伏电站优化方法是由邵睿;周龙;朱凯军;张翔;吴磊;章继开;王嘉培设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于发电效率影响因素分析的渔光互补光伏电站优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于发电效率影响因素分析的渔光互补光伏电站优化方法，影响因素数据采集，将影响因素数据输入训练好的神经网络模型，预测输出渔光互补光伏电站的发电效率；判断发电效率是否满足预设阈值，当不满足时，对影响因素进行优化调整，完成上述优化操作后，重新返回步骤S1进行新一轮的数据采集，并依次执行步骤S2和步骤S3，持续监测发电效率，直到满足预设阈值为止，从而实现渔光互补光伏电站优化。
本发明授权一种基于发电效率影响因素分析的渔光互补光伏电站优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于发电效率影响因素分析的渔光互补光伏电站优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤S1：影响因素数据采集，所述数据包括渔光互补光伏电站的气象数据、项目地点的纬度、光伏阵列跟踪模式、光伏组件角度、光伏系统阵列的方位； 步骤S2：将所述气象数据、项目地点的纬度、光伏阵列跟踪模式、光伏组件角度、光伏系统阵列的方位输入训练好的神经网络模型，预测输出渔光互补光伏电站的发电效率； 步骤S3：判断发电效率是否满足预设阈值，当不满足时，对影响因素进行优化调整，完成上述优化操作后，重新返回步骤S1进行新一轮的数据采集，并依次执行步骤S2和步骤S3，持续监测发电效率，直到满足预设阈值为止； 所述神经网络模型为双分支神经网络模型，将所述气象数据、项目地点的纬度、光伏阵列跟踪模式、光伏组件角度、光伏系统阵列的方位进行预处理之后，构建特征向量F0作为双分支神经网络模型的输入，将所述特征向量F0分别输入第一特征提取分支和第二特征提取分支，得到特征F1、F2，将所述特征F1、F2进行特征融合，并将融合后的特征输入自注意力模块，经过Dense层预测得到预测输出。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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