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北京东润环能科技股份有限公司邸淼鑫获国家专利权

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龙图腾网获悉北京东润环能科技股份有限公司申请的专利高容配比光伏短期功率预测方法、装置、设备及存储介质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:CN117458484B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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:202311705136.8,技术领域涉及:H02J3/00;该发明授权高容配比光伏短期功率预测方法、装置、设备及存储介质是由邸淼鑫;刘鲁宁;宋美洋;郭炜;范浩东设计研发完成,并于2023-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

高容配比光伏短期功率预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了:本公开提供了一种高容配比光伏短期功率预测方法、装置、设备及存储介质,涉及光伏发电、功率预测技术领域。该方法基于深度学习方法并结合业务背景,并通过历史出力数据和气象数据的方式将场站数据集划分为不同的天气类型,通过提取不同天气条件下场站的爬坡特征,从而借助深度学习思想所训练得到的对高容配比光伏发电站的实际天气、时段与功率之间的准确对应关系的学习和挖掘,进而使得光伏短期预测结果准确率更高,有效降低高容配比场站出力爬坡阶段的预测误差。

本发明授权高容配比光伏短期功率预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种高容配比光伏短期功率预测方法,其特征在于,包括: 针对晴天,获取高容配比光伏发电站的历史实际功率和对应的时间戳,并对所述历史实际功率和所述时间戳分别进行归一化处理,得到归一化数据;具体包括: 对按预设时长作为时间分辨率的时间戳转换为数值特征; 对所述数值特征进行正余弦处理,得到归一化时间数据; 对所述历史实际功率进行归一化处理,得到归一化功率数据; 利用具有不同大小的卷积层和池化层的卷积神经网络提取所述归一化数据中不同时间尺度上的特征,得到局部特征; 使用注意力机制对经长短期记忆网络处理后的局部特征进行加权,得到以张量形式表示的目标特征和所述长短期记忆网络输出的预测功率,并根据所述预测功率分别构造得到上升速率特征和时间间隔特征;具体包括: 计算所述预测功率的差分,并将差分计算结果除以时间间隔,得到表征功率变化速度的上升速率特征; 计算所述预测功率在相邻时间步之间的差值,得到表征功率爬坡速度的时间间隔特征; 获取与所述历史实际功率对应时间段的历史天气预报数据,并将所述历史天气预报数据经标准化处理后与所述目标特征和所述上升速率特征和所述时间间隔特征进行叠加,且以相应时段的历史实际功率作为目标真值构造得到第一训练样本; 将所述第一训练样本基于长短期记忆网络的网络框架对实际功率进行预测,训练得到晴天功率预测模型; 基于所述晴天功率预测模型对距当前不超过预设时长的目标时段的功率进行预测,得到预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北京东润环能科技股份有限公司,其通讯地址为:100192 北京市海淀区学清路8号(科技财富中心)A座十一层;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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