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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;江苏省电力试验研究院有限公司;武汉大学申请的专利一种光伏潜力的智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：CN120893640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511420317.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种光伏潜力的智能评估方法及系统是由郭宁;刘建;袁宇波;季顺平;肖小龙;陆晓星;张宸宇;郭子冉;郑仙设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏潜力的智能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏潜力估评技术领域，尤其涉及一种光伏潜力的智能评估方法及系统，该方法基于原始图像数据进行多尺度特征提取，识别符合光伏安装条件的区域并生成边界矢量多边形；结合障碍物信息计算有效安装面积；识别屋顶类型与倾角，并根据地理坐标确定朝向；结合太阳辐射时序数据预测单位面积年发电量；并将有效光伏安装面积和单位面积年发电量映射至GIS生成光伏潜力热力图；本发明能够自动化识别屋顶并精确考虑遮挡影响，提高发电量预测精度的可靠性，实现从屋顶识别到投资评估的全流程支撑。

本发明授权一种光伏潜力的智能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种光伏潜力的智能评估方法，其特征在于，包括： 基于原始图像数据，通过多尺度特征提取与融合，识别建筑物表面中符合光伏安装条件的区域，并输出各区域的边界矢量多边形； 对输入的高分辨率遥感图像进行多尺度特征图提取； 基于所述多尺度特征图，预测建筑物边界框； 基于所述建筑物边界框，对建筑物屋顶类别进行分类； 从所述多尺度特征图和建筑物边界框中，提取稀疏轮廓感知特征和密集轮廓感知特征，并将所述稀疏轮廓感知特征与密集轮廓感知特征进行融合，得到增强的轮廓感知特征； 基于所述增强的轮廓感知特征，分割出建筑物轮廓的几何基元，确定所述几何基元的连接顺序，并引入几何拓扑约束，生成拓扑结构优化后的建筑物轮廓规则矢量多边形，步骤包括： 将所述增强的轮廓感知特征输入基元分割器，利用可学习的查询向量，通过交叉注意力机制与自注意力机制，预测建筑物轮廓的几何基元的位置坐标与类别置信度； 将所述几何基元输入顺序解码器，基于多层自注意力结构对几何基元之间的拓扑连接关系进行建模，预测各所述几何基元在轮廓多边形中的连接顺序； 将所述几何基元的位置坐标与连接顺序输入几何约束解码器，通过自注意力机制建模几何邻接关系与角度约束关系，生成满足几何一致性的优化连接结构； 根据所述几何基元的优化连接关系，构建拓扑结构合理的建筑物轮廓规则矢量多边形； 输出建筑物的屋顶类别以及建筑物轮廓的规则矢量多边形结果； 根据所述边界矢量多边形，扣除障碍物占用区域，计算有效光伏安装面积； 识别屋顶类型与倾角，并结合地理坐标确定朝向； 结合太阳辐射时序数据、屋顶朝向及倾角，预测单位面积年发电量；其中，基于所述边界矢量多边形中标注的障碍物位置及高度，结合太阳运行轨迹模拟动态阴影，计算遮挡衰减系数； 将有效光伏安装面积和单位面积年发电量关联至地理信息系统地图，形成光伏潜力热力图。

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