基于深度学习的智能光伏电池健康度评估系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的智能光伏电池健康度评估系统及方法，S1.获得满足建模要求的标准化数据集；S2.将标准化数据输入至基于神经常微分方程构建的连续时间动态健康状态建模系统；S3.对模型参数进行全局搜索和自适应动态调节；S4.利用优化后的光伏电池健康状态模型对光伏电池的当前健康状态进行实时预测与评估，输出反映光伏电池动态健康状况的健康状态评估结果；S5.将健康状态评估结果传递至评估反馈模块，评估反馈模块依据预先设定的健康状态分级标准对光伏电池进行健康状态分类和分级。本发明能够对光伏电池的关键影响因素在不同时间点的作用权重进行量化，实现了基于状态的特征权重自调节。