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龙图腾网获悉厦门蓝旭科技有限公司申请的专利融合组串级发电量分析的光伏清洗机器人路径规划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：CN120628144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510711299.X，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权融合组串级发电量分析的光伏清洗机器人路径规划方法是由王志峰;王杰;宋斌设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合组串级发电量分析的光伏清洗机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了融合组串级发电量分析的光伏清洗机器人路径规划方法，属于数据处理技术领域，其具体包括：将历史组串发电量数据按相同区间划分构建熵值模型，实时采集数据计算区间熵值并与模型对比，识别疑似低发电区间；结合空间邻域信息筛选重点清洗组串，通过贝叶斯概率模型计算后验概率确定清洗优先级；结合电站布局约束与机器人运动特性，采用路径规划算法生成最优清洗路径；本发明通过多维度数据融合与智能算法，实现了光伏组串清洗需求的精准识别与路径优化，有效提升清洗效率、降低运维成本。

本发明授权融合组串级发电量分析的光伏清洗机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.融合组串级发电量分析的光伏清洗机器人路径规划方法，其特征在于，包括： 步骤S1：将预先获取的光伏组串发电量键值对数据集合进行区间划分，计算区间熵值，根据区间熵值统计结果，构建组串级发电量熵值模型； 步骤S2：实时获取光伏电站内预设时间段内每一时刻的光伏组串发电量键值对数据集合，并进行同区间划分和区间实时熵值计算； 步骤S3：将每个区间实时熵值与组串级发电量熵值模型进行对比，得到疑似低发电区间； 步骤S4：对每个疑似低发电区间，结合其空间邻域信息进行分析，利用邻域区间的熵值变化趋势，进行重点清洗组串判定和低发电区间标记； 步骤S5：构建贝叶斯概率模型，将实时的重点清洗组串的熵值作为输入，计算后验概率，结合概率阈值，得到组串清洗的优先级评分； 步骤S6：根据熵值分析和贝叶斯概率模型的结果，结合光伏电站的布局结构和清洗机器人的运动特性，采用路径规划算法规划清洗机器人的清洗路径； 所述步骤S1的具体步骤包括： S1.1：从历史正常发电的光伏组串中获取预设时间段内每一时刻的组串发电量高阶数据集合，并进行归一化处理，得到光伏组串发电量键值对数据集合；所述组串发电量高阶数据集合中每个数据包含组串编号、时间戳及对应的发电量数值； S1.2：将光伏组串发电量键值对数据集合划分为N个的区间； S1.3：对每个区间计算其发电量分布直方图，并根据发电量分布直方图计算每个区间的熵值，其中，表示发电量值i在第k个区间中出现的概率，且，，a表示发电量分级数，表示发电量值i在第k个区间的权重系数，表示平滑参数； S1.4：设置熵值异常阈值和，其中，表示熵值异常最低值，表示熵值异常最高值； 若，或，则剔除区间； 若，则基于每个区间的熵值，计算所有区间熵值的均值和标准差； S1.5：根据所有区间熵值的均值和标准差，构建组串级发电量熵值模型，且满足，其中，Y表示组串级发电量熵值模型范围。

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