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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组件输出参数的预测方法、装置、设备及介质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：CN115879615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211538190.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种光伏组件输出参数的预测方法、装置、设备及介质是由费远宇设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏组件输出参数的预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种光伏组件输出参数的预测方法、装置、设备及介质，属于光伏组件技术领域，该方法包括：利用目标模型对光伏组件的输出参数进行预测；其中，目标模型的创建过程包括：获取光伏组件的历史运行数据，并从中选取训练数据；利用残差卷积神经网络、残差门控循环单元网络和全连接层对训练数据进行训练，并当全连接层的输出数据与预设标签数据之间的均方根误差达到最小值时，得到目标模型；残差卷积神经网络为利用残差网络对卷积神经网络优化所得的神经网络，残差门控循环单元网络为利用残差网络对门控循环单元网络优化所得的神经网络。通过该方法不仅可以更为准确地对光伏组件的输出参数进行预测，而且，也可以提高模型的泛化能力。

本发明授权一种光伏组件输出参数的预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种光伏组件输出参数的预测方法，其特征在于，包括： 利用预先训练好的目标模型对光伏组件的输出参数进行预测；其中，所述目标模型的创建过程包括： 使用simulink获取所述光伏组件在历史运行时刻的电压数据、辐照度数据、温度数据以及电流数据作为历史运行数据，并从所述历史运行数据中选取目标训练数据； 利用残差卷积神经网络、残差门控循环单元网络和全连接层对所述目标训练数据进行训练，并当所述全连接层的输出数据与预设标签数据之间的均方根误差达到最小值时，得到所述目标模型；其中，所述残差门控循环单元网络的输入数据和输出数据分别为所述残差卷积神经网络的输出数据和所述全连接层的输入数据；并且，所述残差卷积神经网络为利用残差网络对卷积神经网络优化所得的神经网络，所述残差门控循环单元网络为利用所述残差网络对门控循环单元网络优化所得的神经网络； 其中，所述残差卷积神经网络包括：1个第一残差卷积模块和个第二残差卷积模块；其中，；所述第一残差卷积模块为将两个卷积核进行相加的结果输入至第一激活函数所得到；当时，第1个所述第二残差卷积模块为将所述第一残差卷积模块的输出结果、两个卷积核和一个shortcut进行相加的结果输入至第二激活函数所得到；当时，第个所述第二残差卷积模块为将第个所述第二残差卷积模块的输出结果、两个卷积核和一个shortcut进行相加的结果输入至所述第二激活函数所得到；其中，所述第一残差卷积模块中的两个卷积核分别为3*1的卷积核和1*1的卷积核，所述第二残差卷积模块中的两个卷积核分别为3*1的卷积核和1*1的卷积核； 所述残差门控循环单元网络为由分支网络和第一门控循环单元相加所得；其中，所述分支网络为对第二门控循环单元进行归一化和ReLU激活函数处理，将相应的处理结果输入至第三门控循环单元，并对所述第三门控循环单元进行归一化处理所得。

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