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龙图腾网获悉苏州市壹米新能源科技有限公司申请的专利一种光伏功率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：CN118966447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411059219.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种光伏功率预测方法是由王中华;沈福官;龚赟设计研发完成，并于2024-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光伏功率预测方法，涉及智能电网技术领域，包括，从多个数据源中收集并预处理数据，形成多模态数据集；构建辐射传输模型，计算光伏组件表面的太阳辐射强度；基于历史数据构建光伏功率预测模型，捕捉天气模式与光伏功率输出之间的非线性关系，输出得到预测光伏功率；使用历史数据集训练光伏功率预测模型，将太阳辐射强度作为模型的辅助输入；收集实时多模态数据集，结合实时太阳辐射强度输入训练好的光伏功率预测模型，进行光伏功率实时预测；根据实时预测值的误差，动态调整预测策略，优化模型参数；根据光伏功率预测结果，结合电网的实时需求和储能系统的状态，对电力资源的进行高效分配和管理。

本发明授权一种光伏功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种光伏功率预测方法，其特征在于：包括， 从多个数据源中收集并预处理数据，形成多模态数据集； 构建辐射传输模型，计算光伏组件表面的太阳辐射强度； 基于历史数据构建光伏功率预测模型，捕捉天气模式与光伏功率输出之间的非线性关系，输出得到预测光伏功率； 使用历史数据集训练光伏功率预测模型，将太阳辐射强度作为模型的辅助输入； 收集实时多模态数据集，结合实时太阳辐射强度输入训练好的光伏功率预测模型，进行光伏功率实时预测； 根据实时预测值的误差，动态调整预测策略，优化模型参数； 根据光伏功率预测结果，结合电网的实时需求和储能系统的状态，对电力资源进行高效分配和管理； 所述从多个数据源中收集并预处理数据，形成多模态数据集，具体步骤为： 收集气象数据，对收集到的数据进行预处理； 将经过预处理的数据集合形成多模态数据矩阵X，X是n×p的矩阵，其中n是观测的数量，p是变量的数量； 针对气象数据中的温度和风速进行融合，形成风寒指数，表达式为： ； 其中，WCI为风寒指数，表示在给定的温度和风速条件下，人体皮肤感知的温度，T表示空气温度，v表示风速，公式中的具体数值为常数； 多模态数据矩阵为X，表达式为： ； 其中，It表示太阳辐射强度； 利用主成分分析PCA对数据进行降维，表达式为： ； 其中，X表示多模态数据矩阵，W由主成分构成的权重矩阵，Y表示融合后的特征向量； 将经过预处理的数据按时间序列组织，构建包含历史天气状况与对应光伏功率输出的多模态数据集； 所述构建辐射传输模型，计算光伏组件表面的太阳辐射强度，具体步骤为： 采用二流近似辐射传输模型作为辐射传输模型； 采用皮尔逊-布拉克曼公式计算直射辐射强度，表达式为： ； 其中，I0表示太阳常数，δ表示太阳辐射角度，z表示空气质量数，cos表示余弦值； 采用阿斯曼公式计算散射辐射强度，表达式为： ； 其中，π表示圆周率，表示地表反照率，δ表示太阳辐射角度，L表示地理位置的纬度，sin表示正弦值； 太阳辐射强度计算表达式为： ； 其中，It表示光伏组件表面的总太阳辐射强度，Id表示直射辐射强度，Is表示散射辐射强度，Ra表示大气反射率，Ta表示大气透过率，Rs表示地表反射率。

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