摘要：国家知识产权局信息显示，江苏怡宁能源实业集团有限公司申请一项名为“一种基于残差-卷积网络深度学习的光伏电源及通讯异常识别方法”的专利，公开号CN119939305A，申请日期为2024年12月。

金融界2025年5月8日消息，国家知识产权局信息显示，江苏怡宁能源实业集团有限公司申请一项名为“一种基于残差-卷积网络深度学习的光伏电源及通讯异常识别方法”的专利，公开号CN119939305A，申请日期为2024年12月。

专利摘要显示，本申请公开了一种基于残差‑卷积网络深度学习的光伏电源及通讯异常识别方法，具体涉及电力系统分析技术领域，异常识别方法包括：数据预处理；神经网络训练，获得降低原始采集数据的噪声干扰，提取能够反映异常类型的特征数据，得到已知数据异常类型的数据集；首先建立网络模型参数初始化，然后进行前向传播计算误差，再反向传播计算梯度并更新模型参数，然后训练至迭代终止条件结束；神经网络测试，测试集计算模型异常检测准确率；该种基于残差‑卷积网络深度学习的光伏电源及通讯异常识别方法通过深度学习对历史数据特征进行学习，构建了一个高效的识别模型，能够精准识别数据异常，并进一步区分异常的具体类型。

天眼查资料显示，江苏怡宁能源实业集团有限公司，成立于1999年，位于盐城市，是一家以从事建筑安装业为主的企业。企业注册资本30000万人民币。通过天眼查大数据分析，江苏怡宁能源实业集团有限公司共对外投资了16家企业，参与招投标项目1675次，财产线索方面有商标信息8条，专利信息31条，此外企业还拥有行政许可45个。

本文源自金融界

来源：金融界