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龙图腾网获悉青岛海尔光伏新能源有限公司申请的专利光伏电站低效问题的诊断方法、产品、介质及设备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：CN121684343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610200273.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权光伏电站低效问题的诊断方法、产品、介质及设备是由季晓健;董兴文;方雪鹏;高媛;王琛;刘华奥;杨越越设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本光伏电站低效问题的诊断方法、产品、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种光伏电站低效问题的诊断方法、产品、介质及设备，涉及能源管控技术领域。该方法包括：采集光伏电站的多源异构数据，并进行预处理；基于预设气象条件提取多源异构数据中的清洁数据样本；将预处理后的实时运行数据输入由清洁数据样本训练得到的预测模型，预测光伏电站在理想清洁状态下的预期发电效率；基于预设辐照度条件筛选光伏电站的各个有效发电时段，并获取光伏电站在每个有效发电时段内的功率与辐照度的比值作为实际发电效率；根据实际发电效率与预期发电效率得到光伏电站的脏污诊断结果。本发明的方案基于预设辐照度条件筛选有效发电时段内的实际发电效率，实现了精准的脏污诊断，从而提升了低效问题的诊断准确性。

本发明授权光伏电站低效问题的诊断方法、产品、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种光伏电站低效问题的诊断方法，其特征在于包括： 采集所述光伏电站的多源异构数据，并对所述多源异构数据进行预处理，其中，所述多源异构数据包括历史运行数据、实时运行数据以及气象数据； 基于预设气象条件提取预处理后的所述多源异构数据中的清洁数据样本； 将预处理后的所述实时运行数据输入预先训练得到的预测模型，预测所述光伏电站在理想清洁状态下的预期发电效率，其中，所述预测模型由所述清洁数据样本训练得到； 基于预设辐照度条件，筛选所述光伏电站的各个有效发电时段，并获取所述光伏电站在每个所述有效发电时段内的实际发电效率，其中，所述有效发电时段包括有效日，所述实际发电效率为所述光伏电站在所述有效发电时段内的功率与辐照度的比值； 判断所述有效日的数量是否超过预设天数阈值； 若不超过，则判定置信度为0； 若超过，则将各所述有效日的实际发电效率按时间顺序排列，构建分析数据集，并采用线性拟合算法对所述分析数据集进行回归分析，得到实际发电效率变化的拟合斜率； 基于所述有效日的数量以及实际发电效率变化的拟合斜率，计算得到所述置信度； 计算最新有效发电时段内的实际发电效率和预测得到的预期发电效率的比值，得到所述光伏电站的脏污率； 判断所述置信度是否高于预设分数阈值且所述脏污率是否低于预设脏污阈值； 若所述置信度高于预设分数阈值且所述脏污率低于预设脏污阈值，则确定所述光伏电站存在脏污累积。

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