买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种考虑多源参数时空变异性的光伏边坡安全评价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：CN120509762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510610525.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种考虑多源参数时空变异性的光伏边坡安全评价方法是由周旺旺;李小青;郑立斐;朱传成;易山山;万天意;汪福松;鄢健设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑多源参数时空变异性的光伏边坡安全评价方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种考虑多源参数时空变异性的光伏边坡安全评价方法，包括：采集光伏边坡的地勘资料和多源监测数据，确定初始多源参数的随机分布类型，选定关键监测数据；进行多源参数与监测数据的数据匹配，利用MIC算法筛选多源参数与监测数据；基于现场地勘资料，构建考虑光伏边坡多源参数时空变异性的三维仿真模型，获取数据集；基于1D‑CNN‑MCMC深度学习模型框架，训练数据集，并结合现场监测数据动态更新光伏边坡安全系数FS的后验概率分布；计算光伏边坡失效概率Pff，进行安全评价及预警。本发明综合考虑边坡地质参数变异性、环境、光伏结构等不确定因素，利用现场多源监测数据，获得更符合实际情况的光伏边坡失效概率进行安全评价及预警。

本发明授权一种考虑多源参数时空变异性的光伏边坡安全评价方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑多源参数时空变异性的光伏边坡安全评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集光伏边坡的地勘资料和多源监测数据，确定初始多源参数的随机分布类型，选定关键监测数据； 步骤2：进行多源参数与监测数据的数据匹配，利用MIC算法筛选多源参数与监测数据； 步骤2.1：多源参数是空间变量由均值和标准差确定的随机分布，而多源监测数据是时间序列随时间t变化；利用匹配策略使两者可以进行相关性计算，即在每个时间点t都关联一个多源参数值，进行多源参数变量与关键监测数据匹配，为避免偶然性，采用蒙特卡洛法，对多源参数进行随机采样次； 步骤2.2：将采样次的多源参数分别与关键监测数据进行MIC计算，结果取MIC计算的平均值，设定阈值筛选出与关键监测数据相关性高的多源参数，MIC计算可用下式表示： 式中整数表示在方向上的分段数，表示基于网格G，D的相互信息MI，表示由大小为的二维网格组成的集合，用于限制网格划分区域的大小，为输入的数据序列长度，； 步骤2.3：所述多源监测数据包括：关键监测数据和其余监测数据；计算其余监测数据与关键监测数据的MIC值，设定阈值筛选出后续步骤4中需要使用的其余关键监测数据； 步骤3：基于现场地勘资料，构建考虑光伏边坡多源参数时空变异性的三维仿真模型，获取数据集； 步骤4：基于1D-CNN-MCMC深度学习模型框架，训练数据集，并结合现场监测数据动态更新光伏边坡安全系数FS的后验概率分布； 步骤4.1：搭建多输入多输出的1D-CNN深度学习框架模型用于预测关联响应值，将步骤3获得的数据集划分为训练集、验证集和测试集，调整超参数，获得预测精度高、泛化能力强的代理模型，可用下式表示； 步骤4.2：结合所述步骤2.3中MIC筛选出的其余关键监测数据，基于贝叶斯定理和马尔可夫链抽样算法，利用马尔可夫链蒙特卡洛法MCMC获得多源参数的后验分布，该过程随着监测数据的实时输入可动态更新后验分布，以此获取考虑时间效应的多源参数的后验分布，如下式所示： 式中，为标准化因子，它保证了整个范围内累积概率的一致性; 步骤4.3：将经过步骤4.2动态更新获得的多源参数的后验分布，通过1D-CNN代理模型预测，可实时快速地获得关联响应值安全系数的后验概率分布，如下式所示：； 步骤5：计算光伏边坡失效概率，进行安全评价及预警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。