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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于NGBoost算法和储能控制的光伏发电量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：CN119067250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411049941.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于NGBoost算法和储能控制的光伏发电量预测方法是由姜文颖;袁仕明设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NGBoost算法和储能控制的光伏发电量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于NGBoost算法和储能控制的光伏发电量预测方法，步骤如下：将收集的原始数据集划分为多组特征列，对每个特征列做异常值检测；对异常值进行替换，得到预处理后的数据集；将预处理后的光照强度分解成多个模块，再将每个模块的数据划分为点训练集和点测试集，对A‑BiGRU点预测模型进行训练和评估，以得到点预测光照强度；通过NGBoost区间预测模型对预测光照强度进行区间预测，得到区间预测光照强度；将光照强度转换为光伏发电量，得到预测光伏发电量以及区间上下限对应的光伏发电量；根据区间上下限对应的发电量选取合适储能容量，构建储能控制预测系统。本发明提高了预测的精度，并满足并网要求。

本发明授权一种基于NGBoost算法和储能控制的光伏发电量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NGBoost算法和储能控制的光伏发电量预测方法，其特征在于，包括步骤如下： S1，将收集的原始数据集按照时间和特征划分为多组特征列，对每个特征列采用孤立森林方法进行异常值检测； S2，采用三次样条插值方法对每个特征列的异常值进行替换，然后合并所有特征列，得到预处理后的数据集； S3，采用CEEMDAN分频算法，将预处理后的光照强度分解成多个模块；再将每个模块的数据划分为点训练集和点测试集，分别对A-BiGRU点预测模型进行训练和评估，保存最佳的A-BiGRU点预测模型；以气象数据X作为A-BiGRU点预测模型输入，将各个模块的点预测结果线性相加，得到点预测光照强度结果Yi； S4，采用预处理后的数据集和点预测光照强度结果，通过NGBoost区间预测模型对预测光照强度进行区间预测，得到区间预测光照强度结果； S5，采用MPPT算法将光照强度转换为光伏发电量，得到预测光伏发电量以及光照强度区间上下限对应的光伏发电量； S6，根据发电量上限值和下限值选取合适储能容量，构建储能控制预测系统；设定储能控制逻辑为：当真实发电量大于预测发电量时，储能充电；当真实发电量小于等于预测发电量时，储能放电； 步骤S3中，采用CEEMDAN分频算法将光照强度分成多个模块的实现步骤如下： S31，对原始光照强度xt添加不同的白噪声序列，形成多个噪声增强信号；设添加的噪声为ωit，则得到： xit＝xt+ωit 其中，xit为第i个噪声增强信号； S32，对每个噪声增强信号进行EMD分解，得到本征模态函数IMF； S33，将所有噪声增强信号得到的第一个IMF取平均，得到原始光照强度的第一个IMF1： 其中，M是噪声增强信号的个数； S34，从原始光照强度xt中减去第一个IMF1，得到剩余信号： rit＝xt-IMF1 其中，rit表示剩余信号； S35，对剩余信号rit重复步骤S31-步骤S34，继续添加白噪声并进行EMD分解,得到剩余信号的IMF，直到所有IMF提取完毕，剩余信号成为单调函数或白噪声； S36，将所有IMF合成，得到完整的原始光照强度分解结果； 步骤S3中，对于A-BiGRU点预测模型，以气象数据X作为输入、光照强度分解态作为输出yi；将各模块的点训练集输入到A-BiGRU点预测模型中进行训练，采用各模块的点测试集进行点预测，对A-BiGRU点预测模型进行评估，得到各个模块所对应的最终A-BiGRU点预测模型； 步骤S4中，得到目标光照强度预测区间的详细步骤如下： S41，将预处理后的历史气象数据X作为输入，输入到A-BiGRU点预测模型中，得到光照强度点预测值Yi； S42，将光照强度点预测结果Yi与真实的光照强度Y的误差值记为输出δ，以历史气象数据X和误差值δ构建新的区间预测数据集，将该区间预测数据集划分为区间训练集和区间测试集； S43，以历史气象数据X作为输入，误差值δ作为输出，将区间训练集输入到NGBoost区间预测模型中，对NGBoost区间预测模型进行训练，采用区间测试集进行区间预测，得到训练好的NGBoost区间预测模型； S44，将预处理后的历史气象数据X和点预测误差δ输入到训练好的NGBoost区间预测模型中，得到搭建目标光照强度预测区间所需要的概率分布参数均值μ和标准差σ； S45，根据概率分布参数均值μ和标准差σ得到目标光照强度预测区间： Iα＝[μ-zα2σ,μ+zα2σ] 其中，α是置信区间，Iα是目标预测区间，zα2为对应的标准分数。

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