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龙图腾网获悉浙江省通信产业服务有限公司申请的专利一种光伏多源传感融合的异数同传一体化装置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：CN118783895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202411275135.9，技术领域涉及：H02S50/10；该发明授权一种光伏多源传感融合的异数同传一体化装置及系统是由黄大巧;王鹏飞;丁娇;孙希才;徐晨舟;闵继平;卢国朝;王枭波;苏恩乐;肖峰;叶安源;郑荣锋;闫冲设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏多源传感融合的异数同传一体化装置及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏技术领域，公开了一种光伏多源传感融合的异数同传一体化装置及系统，其中一种光伏多源传感融合的异数同传一体化系统包括传感器数据同步传输模块，其用于将传感器数据进行时间同步后发送到数据融合模块；数据融合模块，其通过数据融合模型对传感器数据进行数据融合获得融合向量；偏差检测模块，其通过融合向量计算光伏板的水平轴和垂直轴的实际角度与控制目标角度的偏差值；本发明通过光伏多源传感融合，能够获取并分析光伏板和环境的多种传感器数据，提供发电效率高、使用寿命长的光伏板角度，相较于依据单一传感数据计算偏差值，该系统能够平衡多种调整目标，延长光伏板使用寿命。

本发明授权一种光伏多源传感融合的异数同传一体化装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种光伏多源传感融合的异数同传一体化系统，其特征在于，包括： 传感器数据同步传输模块，其用于将传感器数据进行时间同步后发送到数据融合模块； 传感器数据在每个时间采样点采集一次，是传感器检测的测量值，包括光伏数据与环境数据，其中，光伏数据包括预设时间段内光伏板平均太阳光照强度、预设时间段内平均光伏板温度、当前光伏板的水平轴和垂直轴角度，环境数据包括当前太阳方位角和高度角、预设时间段内环境平均太阳光照强度、预设时间段内平均风速和风向、预设时间段内平均降雨量； 时间采样点是指按照预定的时间间隔进行数据采集的时刻，每个时间间隔为5分钟； 数据融合模块，其通过数据融合模型对传感器数据进行数据融合获得融合向量； 控制目标角度为决策神经网络输出的动作； 一个动作表示为： ； 其中，分别表示在第个时间采样点，光伏板水平轴、垂直轴需要调整到的角度； 决策神经网络的计算公式如下： ； ； ； ； ； ； 其中，和分别表示输入的第1个和第L个时间采样点的融合向量，、、、表示可训练的权重参数，、、、表示可训练的偏置参数，表示点积，表示第L个第一中间特征，表示第L个第二中间特征，表示第L个第三中间特征，和分别表示第L-1个和第L个输出特征，表示输出向量，输出向量的第i个分量的值表示第i个动作的Q值，tanh表示双曲正切激活函数，表示Sigmoid函数；决策神经网络输出的动作即是Q值最大的动作； 使用Q学习的方法训练决策神经网络，设置奖励函数，奖励函数需要综合考虑发电效率、调整成本、环境影响和光伏板温度影响，发电效率为实际发电量与最大理论发电量之比，调整成本为调整光伏板需要消耗的能量，奖励函数表示为： ； 其中，表示第t个时间采样点的即时奖励，表示光伏板在t个时间采样点前五分钟内的实际发电量，表示光伏板在t个时间采样点前五分钟内的最大理论发电量，和分别表示第t个时间采样点光伏板水平轴和垂直轴的调整幅度的偏差值，表示在第t个时间采样点的环境影响，如果在环境恶劣时保护了光伏板值为1，未保护光伏板值为-1，其他情况下值为0，表示在第t个时间采样点的光伏板温度影响，的值为第t个时间采样点预设时间段内平均光伏板温度与安全温度阈值的差值和0之间的最大值，、、、是权重参数，其缺省值分别为0.5、0.2、0.2、0.1； 偏差检测模块，其通过融合向量计算光伏板的水平轴和垂直轴的实际角度与控制目标角度的偏差值； 为第个时间采样点的传感器数据： ； 其中，为预设时间段内光伏板平均太阳光照强度，为预设时间段内平均光伏板温度，为当前光伏板的水平轴角度，为当前光伏板的垂直轴角度，为当前太阳方位角，为当前太阳高度角，为预设时间段内环境平均太阳光照强度，为预设时间段内平均风速，为预设时间段内平均风向，为预设时间段内平均降雨量； 数据融合模型使用的为长短期记忆网络，长短期记忆网络包括遗忘门、输入门、细胞状态和输出门，遗忘门的输出为： ； 其中，是遗忘门的权重矩阵，是遗忘门的偏置项，是上一时间步的隐藏状态和当前时间步的传感器数据的拼接，是Sigmoid函数； 输入门的输出与候选细胞状态的计算方法为： ； ； 其中，是输入门的权重矩阵，是输入门的偏置项，是双曲正切激活函数，是计算候选细胞状态的权重矩阵，是候选细胞状态的偏置项； 细胞状态是由前一细胞状态和候选细胞状态加权合成，计算方法为： ； 其中，表示逐元素乘法操作； 输出门的激活值与当前时间步的隐藏状态的计算方法为： ； ； 其中，是输出门的权重矩阵，是输出门的偏置项； 数据融合模型输出融合向量，可表示为： ； 实际角度为中的和； Q学习的步骤包括： 步骤101，复制决策神经网络获得网络； 步骤102，每隔固定的网络更新次数，更新目标网络，使其参数与当前的Q网络的参数相同； 步骤103，直至决策神经网络收敛或迭代次数达到设定的次数，终止步骤。

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