基于深度学习的太阳能板材长期性能评估技术

摘要

针对传统太阳能板材长期性能评估依赖人工经验、参数维度单一且难以量化多因素耦合效应的问题，本文提出一种基于深度学习的太阳能板材长期性能评估技术。该方法利用卷积神经网络(CNN)与长短期记忆(LSTM)网络相结合的混合架构，融合长期运行数据、环境参数与微观结构图像，实现板材性能衰减规律的多维建模与寿命预测。研究从数据采集、模型设计、算法优化3个层面进行了系统分析，并在实测样本上进行对比验证。结果表明，深度学习模型在预测精度、鲁棒性及泛化能力方面显著优于传统方法，能够有效揭示太阳能板材在复杂环境下的长期退化机理，为光伏组件的可靠性设计与寿命管理提供科学依据。

关键词

深度学习 / 太阳能板材 / 长期性能评估 / 性能预测