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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基于机器学习的光伏发电设备能耗评估方法、系统和存储介质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：CN119784198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510295709.7，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于机器学习的光伏发电设备能耗评估方法、系统和存储介质是由张豫基设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的光伏发电设备能耗评估方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于机器学习的光伏发电设备能耗评估方法、系统和存储介质，包括获取光伏发电设备的能耗数据；采用基于智能水滴算法的神经网络模型对光伏发电设备的能耗数据进行特征提取，获得光伏发电设备能耗特征；采用自编码器对光伏发电设备能耗特征进行特征降维，获得光伏发电设备能耗降维特征；采用高阶神经网络分类模型对光伏发电设备能耗降维特征进行光伏发电设备能耗评估。本发明提升了分类器在复杂环境影响下的分类准确性，从而提高光伏发电设备能耗评估的精度。

本发明授权一种基于机器学习的光伏发电设备能耗评估方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的光伏发电设备能耗评估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取光伏发电设备的能耗数据；采用基于智能水滴算法的神经网络模型对光伏发电设备的能耗数据进行特征提取，获得光伏发电设备能耗特征；其中，包括：初始化神经网络的结构和参数；设置神经网络的激活函数为自适应噪声抑制激活函数，具体为： 其中，为自适应噪声抑制激活函数，为光伏发电设备的能耗数据，为控制函数曲线陡峭度的参数，为决定激活阈值的参数；在每次训练迭代开始时，模拟生成一组水滴，每个水滴携带一个速度向量和位置向量，并通过在特征空间中的路径搜索，根据路径上的梯度信息更新水滴的速度和方向；在参数空间中根据水滴携带的信息量和路径效率进行碰撞和融合，优化过程中的参数更新；其中，所述优化过程中的参数更新，具体为： 、其中，为第次迭代的神经网络的权重；为第次迭代的神经网络的权重；为神经网络的学习速率；为神经网络的损失函数关于权重的梯度；为第次迭代的水滴的总能量；为参与融合的水滴集合；为第次迭代的神经网络的偏置；为第次迭代的神经网络的偏置；为神经网络的损失函数关于偏置的梯度；为第次迭代的第个水滴的能量；所述水滴的速度向量和位置向量的更新方式表示为：、式中，为水滴的速度向量，为水滴的位置向量，是水滴的惯性系数，是水滴的学习率，是神经网络的损失函数关于权重或偏置的梯度，为第次迭代的水滴的速度向量，为第次迭代的水滴的速度向量，为第次迭代的水滴的位置向量，为第次迭代的水滴的位置向量；所述碰撞过程对于权重的更新通过考虑每个水滴的能量和碰撞效率计算得到，表示为：式中，为水滴的路径效率，为第次迭代的水滴的总能量，是由于碰撞而导致的效率变化量；重复迭代上述步骤，直至满足预设的停止迭代条件；采用自编码器对光伏发电设备能耗特征进行特征降维，获得光伏发电设备能耗降维特征；采用高阶神经网络分类模型对光伏发电设备能耗降维特征进行光伏发电设备能耗评估。

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