基于机器学习的电性能预测及其影响因素分析方法及系统

本发明提供了基于机器学习的电性能预测及其影响因素分析方法及系统，涉及光伏电池技术领域，方法包括：获取光伏电池生产过程中的工艺参数和对应生产批次的电性能指标；提取工艺参数的工艺统计特征；根据生产批次编号和时间窗标识，通过自动对齐机制，将工艺统计特征与电性能指标进行匹配，形成工艺统计特征与电性能指标的映射关系；基于映射关系，通过多模态特征扩展机制，构建用于表征工艺对电性能影响的增强工艺特征矩阵，并通过分层加权回归模型，生成电性能预测结果；利用SHAP值理论分析每个工艺参数对电性能预测结果的边际影响，生成影响矩阵；根据影响矩阵，调整光伏电池生产过程中工艺参数，以优化光伏电池的电性能。