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龙图腾网获悉山东华电节能技术有限公司申请的专利一种基于数据分析的光伏逆变器生产智能管理系统及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：CN121391234B 。

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：202511947862.X，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于数据分析的光伏逆变器生产智能管理系统及方法是由王新;刘广耀;王海涛;姜培朋;邹萌;张志坚;罗冰设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的光伏逆变器生产智能管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分析的光伏逆变器生产智能管理系统及方法，涉及光伏逆变器生产技术领域，包括分析抽检环节与光伏逆变器之间的异常相关程度，得到相关抽检环节；分析在抽检设置数据下相关抽检环节对光伏逆变器异常的捕捉准确度，识别相关抽检环节的抽检异常风险，得到异常抽检环节；分析异常抽检环节在不同抽检状况下对光伏逆变器在当前周期的生产效益影响程度，得到目标抽检数据；根据异常抽检环节的目标抽检数据，对光伏逆变器进行生产异常进行溯源，并对光伏逆变器生产进行管理，不仅大大减低了生产过程中不必要开销，还提高了光伏逆变器的产品质量，实现真正意义上的生产管理。

本发明授权一种基于数据分析的光伏逆变器生产智能管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的光伏逆变器生产智能管理方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：获取光伏逆变器中抽检环节的历史抽检记录，分析抽检环节与光伏逆变器之间的异常相关程度，得到相关抽检环节； 步骤S2：获取光伏逆变器的抽检设置数据，并根据相关抽检环节的历史抽检记录，分析在抽检设置数据下相关抽检环节对光伏逆变器异常的捕捉准确度，识别相关抽检环节的抽检异常风险，得到异常抽检环节； 步骤S3：获取异常抽检环节的特征历史抽检记录，分析异常抽检环节在不同抽检状况下对光伏逆变器在当前周期的生产效益影响程度，得到目标抽检数据； 步骤S4：根据异常抽检环节的目标抽检数据，对光伏逆变器进行生产异常进行溯源，并对光伏逆变器生产进行管理； 所述步骤S2包括： 步骤S21：获取光伏逆变器的抽检设置数据，其中，抽检设置数据包括平台为各项抽检环节预设的抽检数量和抽检频率的范围； 步骤S22：获取光伏逆变器中某一历史出厂检测记录的性能异常值P▽，当性能异常值P▽小于预设的性能异常阈值，则将某一历史出厂检测记录记为特征历史出厂检测记录； 获取特征历史出厂检测记录所对应的光伏逆变器的生产批次，并记为光伏逆变器生产过程中的特征生产批次； 获取特征生产批次所对应的相关抽检环节在抽检设置数据下进行抽检的历史抽检记录，并记为相关抽检环节的特征历史抽检记录； 步骤S23：从相关抽检环节的各个特征历史抽检记录中获取被抽检的工件的抽检合格率的平均值μ´和标准差σ´； 设置控制限系数k，获取相关抽检环节的基准合格率范围F=[fmin,fmax]，其中，fmin=μ´-k×σ´，fmax=μ´+k×σ´； 步骤S24：从光伏逆变器在历史周期内的各个生产批次中剔除特征生产批次，得到标记生产批次； 获取相关抽检环节的标记历史抽检记录； 构建相关抽检环节的标记合格率范围G=[gmin,gmax]； 步骤S25：计算相关抽检环节中基准合格率范围与标记合格率范围之间的范围重叠长度L=max0,mingmax,fmax-maxgmin,fmin； 计算基准合格率范围与标记合格率范围之间的范围差异度H； 当范围差异度H小于预设的范围差异阈值，则判定在抽检设置数据所预设的抽检数量和抽检频率下相关抽检环节对光伏逆变器异常捕捉不准确，识别相关抽检环节存在抽检异常风险，将相关抽检环节记为异常抽检环节，反之，则对相关抽检环节不进行操作； 所述步骤S3包括： 步骤S31：获取异常抽检环节的若干个特征历史抽检记录，获取异常抽检环节的特征抽检频率集和特征抽检数量集； 步骤S32：获取特征抽检数量集中各个元素的平均值yμ和标准差yσ，建立异常抽检环节的各个抽检数量范围； 计算第v个抽检数量范围对特征抽检数量集的包含比例值Qv； 当包含比例值Qv大于等于预设的包含比例阈值，并且第v-1个抽检数量范围对特征抽检数量集的包含比例值Qv-1小于包含比例阈值，则将第v个抽检数量范围记为异常抽检环节中的特征抽检数量范围； 获取异常抽检环节中的特征抽检频率范围； 步骤S33：获取异常抽检环节的若干个标记历史抽检记录，获取异常抽检环节的标记抽检频率集和标记抽检数量集； 步骤S34：根据异常抽检环节的标记抽检频率集和标记抽检数量集，获取异常抽检环节的标记抽检频率范围和标记抽检数量范围； 步骤S35：当异常抽检环节的特征抽检数量范围与标记抽检数量范围之间不存在交集，则将特征抽检数量范围，记为目标抽检数量范围； 当异常抽检环节的特征抽检数量范围与标记抽检数量范围之间存在交集，则获取特征抽检数量范围与标记抽检数量范围之间的交集U； 获取抽检数量的值在交集U内的异常抽检环节的特征历史抽检记录的总个数αsum，获取抽检数量的值在交集U内的异常抽检环节的标记历史抽检记录的总个数βsum； 计算交集U的数量特征值γ=αsumβsum，当数量特征值大于预设的特征阈值，则将特征抽检数量范围记为目标抽检数量范围，反之，则将交集U从特征抽检数量范围中进行去除，将保留的范围记为目标抽检数量范围； 步骤S36：根据异常抽检环节的特征抽检频率范围和标记抽检频率范围，获取异常抽检环节的目标抽检频率范围； 判定当异常抽检环节的抽检频率和抽检数量分别在目标抽检频率范围和目标抽检数量范围内，才对光伏逆变器在当前周期内的生产具有正向效益； 将异常抽检环节中目标抽检频率范围和目标抽检数量范围进行汇集，得到异常抽检环节的目标抽检数据； 所述步骤S4包括： 步骤S41：获取光伏逆变器在生产过程中的各个异常抽检环节的目标抽检数据，从目标抽检数据中获取各个异常抽检环节的目标抽检频率范围和目标抽检数量范围； 使用各个异常抽检环节的目标抽检频率范围和目标抽检数量范围，对抽检设置数据中抽检频率和抽检数量的范围进行替换，优化抽检设置数据； 步骤S42：对光伏逆变器进行生产异常进行溯源，具体为：使用优化后的抽检设置数据在当前周期内对光伏逆变器生产过程中进行抽检，当某一项抽检环节被抽检的生产批次所对应的工件的抽检合格率小于预设的合格率阈值，则判定某一项抽检环节所对应的生产流程存在异常，并记为异常生产流程； 步骤S43：将光伏逆变器在当前周期内的各个异常生产流程进行汇集，得到生产异常溯源数据，根据生产异常溯源数据，对光伏逆变器中生产进行管理，派遣人员对光伏逆变器中的异常生产流程进行检修。

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