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龙图腾网获悉深圳戴普森新能源技术有限公司申请的专利一种基于数据分析的光伏性能评估方法及系统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：CN120150647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510631578.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于数据分析的光伏性能评估方法及系统是由唐黎;张守帅;莫翔学设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的光伏性能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分析的光伏性能评估方法及系统，涉及光伏性能评估的技术领域，包括分布式采集电站的光伏性能数据，根据异常数值获取第一超额指数；将集成数据和第一超额指数阵列通过数据处理和权重计算，输出最优集成数据；根据硬件设备的实际光伏性能计算当前实际预测集成特征阵列，分布式评估电站的光伏性能。通过多层次的数据处理，计算和对比多个超额指数阵列，基于堆叠模型和特征加权求和的过程进一步提升了对不同光伏组件特性的理解，最终得出最优性能组合，系统具备实时更新能力，通过综合各个硬件设备的数据分析，全面评估各个组件的性能，从而保障电站的长期高效稳定运行，深层及完整综合地评估光伏性能数据与电站的关系。

本发明授权一种基于数据分析的光伏性能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的光伏性能评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：分布式采集电站的光伏模块、逆变器和系统控制器的光伏性能数据，对光伏性能数据进行数据处理，利用Z分布计算置信区间并识别异常数据队列，并根据所述异常数据队列计算第一超额指数，生成第一超额指数阵列； 步骤S2：采集硬件设备的集成数据，将集成数据通过基学习模型进行处理，基学习模型包括岭回归模型、CART决策树模型、随机森林模型、支持向量机模型和XGBoost梯度提升决策树模型，生成第六至第十超额指数阵列； 步骤S3：将第六至第十超额指数阵列按列合并，形成新的统一特征阵列，将所述统一特征阵列的节点特征数据值进行标准化，得到第十一超额矩阵，将所述第十一超额矩阵作为输入特征数据输入到线性回归模型中，训练所述线性回归模型，得到各个超额指数阵列对应的最优权重，使用训练好的线性回归模型的权重，对输入特征数据进行加权求和，输出最优集成特征阵列； 步骤S4：对当前电站的光伏性能进行分布式评估，分布式评估逻辑包括： 分别按照单位时间段计算各个电站的各个硬件设备的实际光伏性能均值，将光照、温度、负载和电气参数分别进行归一化后作为实际权重值输入训练好的线性回归模型，对当前输入的特征数据进行加权求和，输出当前实际预测集成特征阵列； 根据所述当前实际预测集成特征阵列和最优集成特征阵列基于第一超额指数的计算方法计算当前第一超额指数，将所述当前第一超额指数输入SVR支持向量回归模型分析衰减趋势并建立设备的衰减模型，预测设备在未来一段时间内的性能衰减情况。

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