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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利一种分布式光伏的计算机算力控制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：CN119781957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411734745.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种分布式光伏的计算机算力控制方法及系统是由秦司晨;闫雪丽;王倩;刘笑;琚泽立;连欢设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式光伏的计算机算力控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请是关于一种分布式光伏的计算机算力控制方法及系统，其中，所述方法包括：获取光伏发电输出功率数据与计算机CPU算力需求数据，并进行预处理；建立光伏发电输出功率数据与计算机CPU算力需求关联模型；构建所述计算机CPU使用率与所述计算机CPU功耗函数；根据所述光伏发电输出功率数据与计算机CPU算力需求关联模型与所述计算机CPU使用率与所述计算机CPU功耗函数，对计算机CPU算力进行调控；根据运行过程中的光伏发电输出功率数据、计算机CPU功耗与计算机CPU资源使用情况，对所述光伏发电输出功率数据与计算机CPU算力需求关联模型进行优化。本申请提供一种分布式光伏的计算机算力控制方法及系统，能够最大化利用新能源，降低计算系统的能耗。

本发明授权一种分布式光伏的计算机算力控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种分布式光伏的计算机算力控制方法，其特征在于，包括： 获取光伏发电输出功率数据与计算机CPU算力需求数据，并进行预处理；所述计算机CPU算力需求数据包括计算机CPU使用率、任务队列长度与内存使用情况； 根据处理后的所述光伏发电输出功率数据与所述计算机CPU算力需求数据，建立光伏发电输出功率数据与计算机CPU算力需求关联模型，包括：将所述处理后的所述光伏发电输出功率数据与所述计算机CPU算力需求数据，分为训练集与测试集；构建三层长短期记忆网络LSTM时序模型，所述三层长短期记忆网络LSTM时序模型包括：输入层、LSTM层与输出层；通过所述训练集对所述三层长短期记忆网络LSTM时序模型进行训练，得到训练后的所述三层长短期记忆网络LSTM时序模型；通过所述测试集对训练后的所述三层长短期记忆网络LSTM时序模型进行测试调整，得到所述光伏发电输出功率数据与计算机CPU算力需求关联模型； 构建所述计算机CPU使用率与计算机CPU功耗函数，包括：通过设置在光伏组件中的传感器，采集输出电压和输出电流，得到所述光伏发电输出功率数据；通过计算机任务管理器，获取计算机CPU算力需求数据；对所述光伏发电输出功率数据与所述计算机CPU算力需求数据进行预处理，得到处理数据集，包括：对所述光伏发电输出功率数据与所述计算机CPU算力需求数据的缺失值与异常值进行处理；将所述光伏发电输出功率数据与所述计算机CPU算力需求数据融合，得到第一数据集；计算所述光伏发电输出功率数据与所述计算机CPU使用率的比率，得到资源利用率，并根据时间戳生成时间特征，得到第二数据集；通过滞后项引入方法，将所述第二数据集进行时间序列处理，得到处理数据集； 根据所述光伏发电输出功率数据与计算机CPU算力需求关联模型与所述计算机CPU使用率与所述计算机CPU功耗函数，对计算机CPU算力进行调控，包括：根据所述光伏发电输出功率数据与计算机CPU算力需求关联模型，得到所述计算机CPU使用率预测值；根据所述计算机CPU使用率与所述计算机CPU功耗函数，得到CPU使用率目标值；平滑调节所述CPU使用率预测值，使所述CPU使用率预测值逐步逼近所述CPU使用率目标值； 根据运行过程中的光伏发电输出功率数据、计算机CPU算力需求数据与计算机CPU功耗，对所述光伏发电输出功率数据与计算机CPU算力需求关联模型，与所述计算机CPU使用率与所述计算机CPU功耗函数进行优化。

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