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龙图腾网获悉南方电网综合能源股份有限公司;广州智业节能科技有限公司申请的专利实时监控光伏电站运行状态的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：CN120415315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510476942.5，技术领域涉及：H02S50/00；该发明授权实时监控光伏电站运行状态的方法及系统是由潘万军;郑意;邰彬;夏云峰;刘扬波;吴一鸣;王廷伟;罗正达;肖深洋;董建设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本实时监控光伏电站运行状态的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了实时监控光伏电站运行状态的方法及系统，涉及光伏电站监控技术领域，该方法在光伏组件接线盒内集成多模态传感器阵列，实时采集光伏电站的传感器数据；通过边缘计算节点对传感器数据进行本地化预处理，并基于动态混合通信协议，将不同优先级数据传输至云端；在云端对传感器数据融合，构建四维数字孪生模型，融合时空连续的气象预测、组件老化及积尘演化数据；识别出光伏电站的故障模式，并结合光伏电站的实时运行状态、设备健康数据和故障模式识别结果，动态优化光伏电站的组串拓扑结构；通过集成分布式传感器、边缘计算模块和智能告警机制，本发明能够有效解决现有技术中的延迟问题、智能分析不足以及响应滞后的问题。

本发明授权实时监控光伏电站运行状态的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种实时监控光伏电站运行状态的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 在光伏组件接线盒内集成多模态传感器阵列，实时采集光伏电站的传感器数据； 通过光伏电站现场部署的边缘计算节点对所述传感器数据进行本地化预处理，并基于动态混合通信协议，将不同优先级数据传输至云端； 在云端对传感器数据融合，构建四维数字孪生模型，融合时空连续的气象预测、组件老化及积尘演化数据； 采用迁移学习框架对历史故障数据学习，识别出光伏电站的故障模式，并结合光伏电站的实时运行状态、设备健康数据和故障模式识别结果，动态优化光伏电站的组串拓扑结构； 通过可视化界面呈现优化后的光伏电站的组串拓扑结构，并实时反馈电站健康状态及控制指令，控制指令实时下发至现场的边缘计算节点； 其中，控制指令实时下发至现场的边缘计算节点，边缘计算节点执行以下步骤： 运行轻量化ResNet-8模型，在预设时间内完成故障实时分类； 采用稀疏编码将多维传感数据进行压缩，并根据故障置信度划分数据优先级，其中，将紧急告警数据标记为优先等级，触发数据通过LoRaMesh、5G切片或卫星链路向云端的直通传输； 其中，基于动态混合通信协议，将不同优先级数据传输至云端时，动态混合通信协议满足： LoRaMesh网络覆盖半径≥1km，单节点功耗≤0.3W； 5G切片网络端到端时延≤8ms，支持每平方公里1000个终端并发接入； 卫星链路采用北斗三代与Starlink双模冗余，在通信中断时自动切换，切换时延≤3s； 其中，在云端对传感器数据融合，构建四维数字孪生模型，包括以下步骤： 按照空间维度建立三维电站模型，集成每块组件的物理参数及电气连接关系； 按照时间维度融合预设时间段的气象预报数据，包括辐照度波动、风速变化及降水概率； 按照状态维度，通过EL图像退化分析计算组件老化指数，预测剩余寿命； 按照环境维度‌，基于PM2.5浓度与降雨频率构建积尘增长模型，预测清洗周期； 其中，动态优化光伏电站的组串拓扑结构，包括以下步骤： 实时扫描电站辐照度分布图，识别发电效率低于发电阈值的区域； 通过矩阵开关阵列将阴影区组件切换至独立MPPT通道，形成动态子阵列； 基于深度确定性策略梯度在发电效率、热损耗及设备寿命间实现帕累托最优； 每60分钟重新计算优化策略，组网重构响应时间≤30s。

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