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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种混合深度学习短期辐照度预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115409258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211027097.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种混合深度学习短期辐照度预测方法是由谢利萍;童俊龙;张晗津;张侃健;魏海坤设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合深度学习短期辐照度预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种混合深度学习短期辐照度预测方法，属于光伏发电技术领域。预测方法包括:S1，训练数据获取，获取目标地区历史辐照度数据及其对应的气象数据；S2，数据预处理，包括气象信息特征编码以及数据归一化；S3，利用分解算法获取辐照度子序列；S4，获取当前参数下的编码解码器模型在历史时刻的辐照度预测误差，此过程中不更新模型；将获取的预测误差与原始数据进行信息融合，基于当前时刻的监督信息更新模型；S5，预测，将辐照度子序列和气象数据输入误差补偿框架，利用误差补偿机制，在预测辐照度的同时降低预测误差。本发明结合了数据平稳分解、深度学习模型、误差补偿，从数据处理、模型优化、误差处理三个角度提升辐照度预测精度。

本发明授权一种混合深度学习短期辐照度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种混合深度学习短期辐照度预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，训练数据获取，获取目标地区历史辐照度数据及其对应的气象数据，并根据预测任务制作监督数据集； S2，数据预处理，包括气象信息特征编码以及数据归一化； S3，辐照度序列分解，利用自适应噪声完备集合经验模态分解CEEMDAN算法将辐照度序列分解为若干子序列，使得分解后子序列的非平稳性和非线性降低； S4，基于误差补偿框架更新编码解码器模型； S5，预测，将历史数据输入步骤S4中的误差补偿框架以及训练得到的机器学习模型，预测未来多步的太阳辐照度； 所述步骤S3中的信号分解算法详细步骤如下： 3.1输入的辐照度序列It加入不同的高斯白噪声得多种含噪声的序列：Iit＝It+ε·wit，i＝1,…,K，其中ε为噪声的标准差，wit为不同的白噪声，K加入不同噪声数量； 3.2第1个分解模态IMF1表示为：其中表示加入第i个噪声的序列的经验模态分解值，Ej·表示经验模态分解算子产生的第j个分量； 3.3计算残差rkt＝rk-1t-IMFkt；其中初试条件r0t＝It； 3.4其余模态 步骤S4中的误差补偿框架特点如下： 4.1该框架是一个端到端的太阳辐照度预测框架；在输入历史辐照度和历史气象数据后，该框架能够自动运行并输出多步长的预测结果，同时在该框架内部自动实现误差信息的利用，无需其他操作； 4.2误差获取阶段，该框架仅利用编码解码模型获取误差信息，此过程不更新模型参数；误差补偿阶段利用误差信息动态更新模型； 4.3该框架在不改变编码解码器模型结构的前提下，能够有效降低辐照度预测误差； 误差补偿框架的详细步骤如下： 1滑动窗口获取子序列： 该框架首先接收T-2K到T-1时刻的数据作为输入，并从T-2K时刻开始，按滑动窗口形式划分为K个子序列，滑动步长为1； 得到K个子序列分别为{IT-2k,…,IT-K-1,…,It-K+1,…,It,…,IT-K-1,…,IT-2}，其中It表示t时刻的太阳辐照度； 2滚动获取误差信息： 对于子序列It-K,…,It-1，其对应的外界气象信息为Mt-K,…,Mt-1，在当前参数下的编码解码器模型的输入为{It-K,…,It-1,Mt-K,…,Mt-1}，其预测值为其对应的监督信息表示为It,…,It+N，其中N表示预测的步长；根据预测值和监督信息得到模型在当前时刻的预测误差Et＝[et,…,et+N]； 循环输入上述K个子序列，并通过监督信息获取当前参数下的编码解码器模型在当前时刻的预测误差；该循环过程得到误差序列ET-K,…,ET-1； 并且，此过程不更新模型参数； 3信息融合： 此阶段将误差序列ET-K,…,ET-1与历史辐照度与气象数据进行融合，得到新的特征输入{ET-K,…,ET-1,IT-K,…,IT-1,MT-K,…,MT-1}，其监督信息为IT,…,IT+N； 信息融合后的输入特征增加了当前模型对历史上对应时刻的预测误差信息，该信息由模型内部预测机制决定，将该信息反馈至编码解码器模型； 4更新模型： 利用步骤3的输入特征和监督信息更新模型参数。

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