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龍圖騰網恭喜四川準達信息技術股份有限公司申請的專利一種基于機器學習的光伏發電設備能耗評估方法、系統和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119784198B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510295709.7，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權一種基于機器學習的光伏發電設備能耗評估方法、系統和存儲介質是由張豫基設計研發完成，并于2025-03-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的光伏發電設備能耗評估方法、系統和存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能技術領域，公開了一種基于機器學習的光伏發電設備能耗評估方法、系統和存儲介質，包括獲取光伏發電設備的能耗數據；采用基于智能水滴算法的神經網絡模型對光伏發電設備的能耗數據進行特征提取，獲得光伏發電設備能耗特征；采用自編碼器對光伏發電設備能耗特征進行特征降維，獲得光伏發電設備能耗降維特征；采用高階神經網絡分類模型對光伏發電設備能耗降維特征進行光伏發電設備能耗評估。本發明提升了分類器在復雜環境影響下的分類準確性，從而提高光伏發電設備能耗評估的精度。

本發明授權一種基于機器學習的光伏發電設備能耗評估方法、系統和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的光伏發電設備能耗評估方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取光伏發電設備的能耗數據；采用基于智能水滴算法的神經網絡模型對光伏發電設備的能耗數據進行特征提取，獲得光伏發電設備能耗特征；其中，包括：初始化神經網絡的結構和參數；設置神經網絡的激活函數為自適應噪聲抑制激活函數，具體為： 其中，為自適應噪聲抑制激活函數，為光伏發電設備的能耗數據，為控制函數曲線陡峭度的參數，為決定激活閾值的參數；在每次訓練迭代開始時，模擬生成一組水滴，每個水滴攜帶一個速度向量和位置向量，并通過在特征空間中的路徑搜索，根據路徑上的梯度信息更新水滴的速度和方向；在參數空間中根據水滴攜帶的信息量和路徑效率進行碰撞和融合，優化過程中的參數更新；其中，所述優化過程中的參數更新，具體為： 、其中，為第次迭代的神經網絡的權重；為第次迭代的神經網絡的權重；為神經網絡的學習速率；為神經網絡的損失函數關于權重的梯度；為第次迭代的水滴的總能量；為參與融合的水滴集合；為第次迭代的神經網絡的偏置；為第次迭代的神經網絡的偏置；為神經網絡的損失函數關于偏置的梯度；為第次迭代的第個水滴的能量；所述水滴的速度向量和位置向量的更新方式表示為：、式中，為水滴的速度向量，為水滴的位置向量，是水滴的慣性系數，是水滴的學習率，是神經網絡的損失函數關于權重或偏置的梯度，為第次迭代的水滴的速度向量，為第次迭代的水滴的速度向量，為第次迭代的水滴的位置向量，為第次迭代的水滴的位置向量；所述碰撞過程對于權重的更新通過考慮每個水滴的能量和碰撞效率計算得到，表示為：式中，為水滴的路徑效率，為第次迭代的水滴的總能量，是由于碰撞而導致的效率變化量；重復迭代上述步驟，直至滿足預設的停止迭代條件；采用自編碼器對光伏發電設備能耗特征進行特征降維，獲得光伏發電設備能耗降維特征；采用高階神經網絡分類模型對光伏發電設備能耗降維特征進行光伏發電設備能耗評估。

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