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龙图腾网恭喜四川准达信息技术股份有限公司申请的专利一种面向光伏发电的大数据分析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：CN119249240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411765177.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种面向光伏发电的大数据分析方法是由张豫基设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向光伏发电的大数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏技术领域，公开了一种面向光伏发电的大数据分析方法，包括获取光伏板的性能监控数据和环境监测数据；采用分布式联邦学习方法在各个本地节点构建本地模型，并在中央服务器构建联邦模型；利用本地模型采用基于量子特征融合的生成对抗网络对光伏板的性能监控数据和环境监测数据进行数据扩充，对扩充数据进行特征提取后对提取的特征图进行分类，并将本地模型的模型参数上传至中央服务器；利用联邦模型对各个本地模型上传的模型参数进行参数聚合和更新；利用训练后的联邦模型对待分析的光伏板的性能监控数据和环境监测数据进行分析处理，得到光伏发电类别。本发明实现了多节点联合模型的分布式模型训练与数据挖掘，有效保证了数据安全。

本发明授权一种面向光伏发电的大数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种面向光伏发电的大数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取光伏板的性能监控数据和环境监测数据；采用分布式联邦学习方法在各个本地节点构建本地模型，并在中央服务器构建联邦模型；利用本地模型采用基于量子特征融合的生成对抗网络对光伏板的性能监控数据和环境监测数据进行数据扩充，对扩充数据进行特征提取后对提取的特征图进行分类，并将本地模型的模型参数上传至中央服务器；利用联邦模型对各个本地模型上传的模型参数进行参数聚合和更新，并将更新后的模型参数下发至各个本地模型开始新一轮的迭代，直至训练收敛；利用训练后的联邦模型对待分析的光伏板的性能监控数据和环境监测数据进行分析处理，得到光伏发电类别；对扩充数据进行特征提取包括：采用基于环境感知狼群算法优化的全连接神经网络对扩充数据进行特征提取；初始化全连接神经网络的结构；根据数据的采集时间间隔动态调整狼群算法的参数；采用狼群算法对扩充数据进行渐进学习，根据数据的采集时间间隔动态调整狼群算法的学习率和探索率，调整方式表示为：λpt＝λp，0exp-αpΔten、γpt＝γp，01-exp-βpΔten式中，λp为狼群算法的学习率；γp为狼群算法的探索率；λp，0为初始的狼群算法的学习率；γp，0为初始的狼群算法的探索率；λpt为第t次迭代的狼群算法的学习率；γpt为第t次迭代的狼群算法的探索率；αp为第一狼群算法调整系数；βp为第二狼群算法调整系数；Δten表示光伏发电数据的采集时间间隔，单位为小时；神经网络的权重调整方式表示为：式中，Wp为神经网络的权重，为第t+1次迭代的神经网络的权重，为第y次迭代的神经网络的权重；为参数为输入为样本Xp、样本标签为Yp时的损失函数的梯度；Lp为神经网络的损失函数；Xp为神经网络的输入样本，Yp为样本Xp对应的真实标签；神经网络的损失函数的计算方式表示为：式中，mcs为当前批次输入的样本总数；yi为第i个样本的真实标签，第i个样本的预测标签，由预设的Softmax函数对特征提取后的特征向量分类得到；λreg，p为神经网络的正则化参数；ρp为复杂度控制参数，目的是惩罚权重的高阶幂，以避免过拟合；dsc为权重矩阵的元素总数；Wp，j表示权重矩阵中的第j个元素；采用领导者影响力动态调整狼群算法的行为策略；重复迭代上述步骤，直至满足预设的停止迭代条件；采用领导者影响力动态调整狼群算法的行为策略的调整方式为： 其中，为狼群算法中个体的领导者影响力，φp，max为最大领导者影响力，φp，min为最小领导者影响力，Tax为狼群算法的总迭代次数，intt为当前迭代次数。

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