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龙图腾网获悉固德威技术股份有限公司申请的专利一种光伏逆变器剩余寿命预测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：CN114966256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210337982.8，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种光伏逆变器剩余寿命预测方法是由张建;姚佳丽;谢胜仁;曾维波;黄敏;方刚设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏逆变器剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种光伏逆变器剩余寿命预测方法，其包括以下步骤：步骤1：针对光伏逆变器定义多种失效参数；在不同工作条件下采集失效参数的时间序列数据；步骤2：对失效参数的时间序列数据进行预处理；步骤3：构建CNN‑LSTM网络，利用预处理后的失效参数时间序列数据训练和验证CNN‑LSTM网络，得到训练后的CNN‑LSTM网络；步骤4：在寿命预测时刻，获取光伏逆变器的失效参数的实时数据，并利用训练后的CNN‑LSTM网络得到失效参数的预测数据，从而对光伏逆变器的剩余寿命进行预测。本发明建立了逆变器中最易失效元器件与光伏逆变器之间的影响关系，并考虑环境温湿度等影响因子对光伏逆变器的影响，基于CNN‑LSTM网络混合模型，实现逆变器寿命预测精度的提高。

本发明授权一种光伏逆变器剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种光伏逆变器剩余寿命预测方法，其特征在于：所述光伏逆变器剩余寿命预测方法包括以下步骤： 步骤1：针对光伏逆变器定义多种失效参数，所述失效参数包括所述光伏逆变器中各个风扇处的温度、所述光伏逆变器中各个风扇的给定转速、所述光伏逆变器中各个风扇的实际转速、所述光伏逆变器中各个风扇的工作电流、所述光伏逆变器中各个开关管处的温度、所述光伏逆变器中各个开关管的导通电阻、所述光伏逆变器中各个电容处的温度、所述光伏逆变器中各个所述电容的容值中的多种；在不同工作条件下采集所述失效参数的时间序列数据； 步骤2：对所述失效参数的时间序列数据进行预处理得到预处理后的失效参数时间序列数据； 步骤3：构建CNN-LSTM网络，利用所述预处理后的失效参数时间序列数据训练和验证所述CNN-LSTM网络，得到训练后的CNN-LSTM网络； 步骤4：在寿命预测时刻，获取所述光伏逆变器的失效参数的实时数据，并利用所述训练后的CNN-LSTM网络得到所述失效参数的预测数据，从而对光伏逆变器的剩余寿命进行预测而得到预测结果； 所述步骤3中，所述CNN-LSTM网络包括带有深度可分离卷积、通道注意力、空间注意力的CNN网络以及LSTM网络；所述CNN网络的输入为所述预处理后的失效参数时间序列数据，每个输入通道对应一个失效器件，所述失效器件为所述光伏逆变器中的风扇、开关管和电容，所述CNN网络的输出与所述LSTM网络的输入相连接，所述LSTM网络的输出为所述失效参数的预测数据； 所述CNN网络包括依次连接的第一深度可分离卷积层、第二深度可分离卷积层、通道注意力模块、空间注意力模块和第三深度可分离卷积层；所述LSTM网络包括依次连接的第一LSTM层、第一DROP层、第二LSTM层、第二DROP层、第一全连接层、第二全连接层；所述步骤4中，获取所述光伏逆变器的失效参数的实时数据的方法为：预先建立所述光伏逆变器的热仿真模型，所述热仿真模型表征所设置的温度采样点处的温度分别与所述光伏逆变器中各个风扇处的温度、各个开关管处的温度、各个电容处的温度之间的对应关系，则在寿命预测时刻，采样所述温度采样点处的实时温度，并利用所述热仿真模型得到所述光伏逆变器中各个风扇处的实时温度、各个开关管处的实时温度、各个电容处的实时温度，同时采样所述光伏逆变器中各个风扇的给定转速、所述光伏逆变器中各个风扇的实际转速、所述光伏逆变器中各个风扇的工作电流、所述光伏逆变器中各个开关管的导通电阻、所述光伏逆变器中各个所述电容的容值。

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