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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于深度学习的极端天气下光伏出力场景生成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：CN120180927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510624177.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的极端天气下光伏出力场景生成方法是由路朋;吕奕霖;黄奕;刘书廷;张清泉;邬元保设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的极端天气下光伏出力场景生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的极端天气下光伏出力场景生成方法，包括：收集长时间序列气象数据，输入气象数据预处理模型，生成预处理后的气象数据；将预处理后的气象数据输入极端天气事件识别模型，提取极端天气发生时的气象特征、变化趋势和滞后特征，识别并标记极端天气事件时段；根据极端天气事件时段的气象特征、变化趋势和滞后特征建立混合场景生成模型，生成极端天气场景；通过多级降维可视化模型对生成的极端天气场景和真实的极端天气场景进行降维可视化及质量评估对比，根据质量评估对比结果计算修正因子；根据修正因子建立光伏出力场景生成模型，模拟极端天气场景下光伏出力情况。本发明能够提高极端天气场景生成的多样性和逼真性。

本发明授权一种基于深度学习的极端天气下光伏出力场景生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的极端天气下光伏出力场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集长时间序列气象数据，将其输入气象数据预处理模型，生成预处理后的气象数据； S2、将预处理后的气象数据输入极端天气事件识别模型，提取极端天气发生时的气象特征、变化趋势和滞后特征，识别并标记极端天气事件时段； S3、根据极端天气事件时段的气象特征、变化趋势和滞后特征建立混合场景生成模型，生成极端天气场景； S3中，混合场景生成模型包括生成器和判别器，生成极端天气场景的方法具体为：通过生成器和判别器共同模拟生成极端天气场景； 其中，生成器的损失函数和判别器的损失函数的表达式具体为： 式中，表示对从分布中采样的随机噪声向量进行期望值计算，和分别表示对从分布中采样的和对从分布中采样的进行期望值计算，为随机噪声向量，、、分别为随机噪声、真实数据和生成数据的分布，为极端天气标签，各项分别为：高温、寒潮、暴雨、暴雪、强风、干旱、雷暴、冰雹、大雾、极端降水和沙尘暴，、分别为判别器和生成器，、为均方误差和梯度惩罚项的权重，为真实的极端天气场景特征集合，各项分别为：气温、露点温度、降水量、气压、积雪深度、太阳辐射、能见度、风速、相对湿度、绝对湿度、云量、云高、水汽压、降水强度和蒸发量气象特征；为生成的极端天气场景特征集合，各项分别为：气温、露点温度、降水量、气压、积雪深度、太阳辐射、能见度、风速、相对湿度、绝对湿度、云量、云高、水汽压、降水强度和蒸发量气象特征；为生成的极端天气场景特征集合与真实的极端天气场景特征集合之间的均方误差，表示梯度惩罚项，和分别为真实的极端天气场景和生成的极端天气场景的概率，为小于1的平滑参数，用于控制判别器对生成场景的置信度； S4、通过多级降维可视化模型对生成的极端天气场景和真实的极端天气场景进行降维可视化及质量评估对比，根据质量评估对比结果计算修正因子； S5、根据修正因子建立光伏出力场景生成模型，模拟极端天气场景下光伏出力情况。

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