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申请/专利权人：嘉兴市超联新能源技术有限公司

摘要：本发明涉及数字孪生技术领域，具体为一种基于光伏柔性支架建立数据孪生体的方法及系统，包括以下步骤：基于实时气象信息和光伏柔性支架的材料物理信息，采用多视图立体匹配算法，建立数据孪生体模型，结合随机森林算法和梯度提升树算法，对环境数据进行分析，模拟多种环境因素对支架性能的影响，生成环境影响评估信息。本发明中，通过多视图立体匹配算法，构建数据孪生三维模型，结合梯度提升树算法，分析环境影响，利用有限元分析优化设计安全性，利用卷积神经网络和循环神经网络预测能源输出和故障，通过支持向量机和K‑近邻算法识别异常状态，采用梯度提升模型优化耗材寿命，结合多层感知器神经网络，调整维护策略，优化光伏系统效率。

主权项：1.一种基于光伏柔性支架建立数据孪生体的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于实时气象信息和光伏柔性支架的材料物理信息，采用多视图立体匹配算法，建立数据孪生体模型，结合随机森林算法和梯度提升树算法，对环境数据进行分析生成环境影响评估信息；基于环境影响评估信息，采用有限元分析技术，模拟极端天气条件对支架产生的应力反应，分析差异化负载条件下的性能变化生成结构应力测试结果；基于结构应力测试结果，应用卷积神经网络，结合光伏柔性支架的监控数据，进行能源输出预测和故障点分析，结合循环神经网络，提取时间序列数据中的空间特征，分析数据随时间的变化趋势，识别故障模式和能源输出规律，生成能源输出与故障预测信息；基于能源输出与故障预测信息，通过支持向量机算法，构建正常与异常运行状态间的分类边界，结合K-近邻算法，捕捉数据集中的异常运行模式，生成异常状态检测记录；基于异常状态检测记录，采用梯度提升模型，分析光照强度和温度数据，结合多目标遗传算法，在光照和温度控制间捕捉平衡点，生成光照和温度优化策略；基于光照和温度优化策略，利用长短期记忆网络，对材料老化速率进行预测，通过分析光伏柔性支架的环境和操作数据生成材料老化预测分析信息；其中，所述光照和温度优化策略包括调整的光伏板角度、冷却系统的启动阈值、调整的操作方案；基于材料老化预测分析信息和能源输出与故障预测信息，运用多层感知器神经网络，分析预测数据和实时运行状态，评估光伏柔性支架运行状况和维护需求生成维护和调整优先级决策；基于所述光照和温度优化策略，利用长短期记忆网络，对材料老化速率进行预测，通过分析光伏柔性支架的环境和操作数据生成材料老化预测分析信息的步骤具体为：基于所述光照和温度优化策略，采用卷积神经网络，结合光伏柔性支架的环境和操作数据，识别影响材料老化的关键时间序列特征，预测耗材老化趋势，生成老化特征识别结果；基于所述老化特征识别结果，利用长短期记忆网络，通过将时间序列数据中的长期趋势和周期性变化转化为老化速率的预测值，分析多种环境条件下材料的老化趋势，生成老化趋势预估信息；基于所述老化趋势预估信息，采用潜在结果框架，结合实际的光照和温度数据，评估光伏柔性支架材料在多种操作条件下的老化速率和预期寿命，分析了环境因素和操作方式对材料寿命的影响，生成材料老化预测分析信息；其中，材料老化预测分析信息包括材料的预期寿命，材料的预期寿命的函数计算公式表示为： ；其中，表示材料的预期寿命，表示光照强度，表示实时温度，表示参考温度，表示在时间点材料的老化趋势预估值；均表示通过老化趋势预估信息得到的系数，用于反映不同环境和操作条件对材料老化的影响。

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