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本发明属于太阳能电池技术领域，本发明公开了基于组合工艺流程模拟的N型电池制备工艺优化方法；方法包括：获取工艺流程数据和硅片数据；根据工艺流程数据，构建N型电池制备工艺中每个工艺步骤对应的模拟模型；对每个工艺步骤均采集m组对应的工艺参数，根据每个工艺步骤对应的模拟模型、工艺参数和硅片数据，对每个工艺步骤进行工艺模拟，获取每个工艺步骤对应的优异工艺参数；将每个工艺步骤对应的优异工艺参数随机组合成p个工艺流程；组合每个工艺步骤对应的模拟模型，根据获取的工艺流程进行工艺模拟，获取最佳组合工艺参数；本发明实现对N型电池制备的工艺参数进行综合优化，从而改善N型电池的整体性能。

本发明涉及可再生能源技术领域，更具体地说，本发明涉及基于深度学习的太阳能电池片性能实时动态评估系统，系统包括：数据采集模块：用于实时采集太阳能电池片的内部关键参数与外部关键参数；数据处理模块：利用深度学习算法对采集到的数据进行处理和分析，建立太阳能电池片性能评估模型；数据可视化模块：将各时间步的性能评分制成可视化图形；异常预测与诊断模块：通过可视化图形与历史数据中的标准工作状态的可视化图形比对，判断当前与未来一定时间步内是否出现异常；本发明使用RNN模型可以考虑时间序列内各个时间步的依赖关系，更好地学习和提取特征。

本发明涉及太阳能电池技术领域，本发明公开了基于全流程模拟的N型电池制备工艺优化方法及系统，包括获取待印刷电池基片的基片类别，将基片类别输入到预构建的高程分类模型中，获得标准高程，接着获取待印刷电池基片的实时图像，将实时图像划分为M个子区域图像，以及获得相应的子区域图像类别，根据M个子区域图像获得相应的M个子区域面积，基于M个子区域面积计算基片粗糙系数，最后将基片粗糙系数和标准高程输入到预构建的高度调整模型中，获得相对高程，基于相对高程对待印刷电池基片进行印刷，本发明根据电池基片的特征对印刷高度进行适应性的调节，提高电极浆料与电池基片之间的接触效果，以此优化电池性能。

本发明公开了基于多元监测的N型电池工艺关键装备匹配系统及方法，具体涉及太阳能电池技术领域，包括获取第i个生产装备的氧化评估系数集合；基于所述氧化评估系数集合中的历史氧化评估系数输入至预构建的装备预测模型，预测出未来T时刻的氧化评估系数；预设氧化评估阈值，将未来T时刻的氧化评估系数与预设氧化评估阈值进行对比，以获得w个异常生产装备，所述w个异常生产装备包括m个异常第一装备和n个异常第二装备，本发明通过引入异常监测机制，能够提前监测生产过程中的装备运行情况，从而采取相应的维护和修复措施，确保装备能够正常运行，提高了生产装备的可靠性和稳定性。