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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于优化级联的分布式光伏功率预测方法及系统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：CN117494888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311462236.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于优化级联的分布式光伏功率预测方法及系统是由史洁;刘宝勇;王潇晨;唐亮;李康辉;崔承帅;范国庆设计研发完成，并于2023-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化级联的分布式光伏功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于优化级联的分布式光伏功率预测方法及系统，该方法包括：获取集中式光伏电站和分布式光伏电站的历史光伏功率；基于历史光伏功率，计算集中式和分布式光伏电站之间的皮尔逊相关系数，建立集中式光伏功率与分布式光伏功率的线性相关模型；将预测日的气象数据输入至基于KDE‑CatBoost的集中式光伏功率预测模型中，输出集中式光伏功率预测值；所述集中式光伏功率预测模型利用Adam优化算法训练得到，输入的气象数据通过核密度估计法，输出光伏功率分布概率预测结果，再利用CatBoost算法输出光伏功率预测值；根据集中式光伏功率预测值和线性相关模型，获得分布式光伏功率预测值，提高了功率预测的精确性。

本发明授权基于优化级联的分布式光伏功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于优化级联的分布式光伏功率预测方法，其特征是，包括： 获取集中式光伏电站和分布式光伏电站的历史光伏功率； 基于历史光伏功率，计算集中式和分布式光伏电站之间的皮尔逊相关系数，建立集中式光伏功率与分布式光伏功率的线性相关模型； 将预测日的气象数据输入至基于KDE-CatBoost的集中式光伏功率预测模型中，输出集中式光伏功率预测值；所述集中式光伏功率预测模型利用Adam优化算法训练得到，输入的气象数据通过核密度估计法，输出光伏功率分布概率预测结果，基于光伏功率分布概率预测结果，利用CatBoost算法，输出光伏功率预测值； 根据集中式光伏功率预测值和线性相关模型，获得分布式光伏功率预测值； 所述基于KDE-CatBoost的集中式光伏功率预测模型的训练过程包括： 获取集中式光伏电站的历史光伏功率和历史气象数据，对获取的数据进行预处理； 利用CatBoost算法对预处理后的数据进行特征分析及编码，特征分析包括特征选择、特征变换和特征构建；利用CatBoost算法的自动特征编码功能，处理类别型特征，提取出与光伏功率相关的有效气象特征，以类别型特征、有效气象特征及其对应的历史光伏功率构建训练数据集； 构建基于核密度估计的光伏功率分布概率预测模型，利用训练集训练所构建的模型，并利用Adam优化器对所述光伏功率分布概率预测模型进行优化处理； 构建基于CatBoost算法的光伏功率预测模型，利用训练集训练所构建的模型； 其中，核密度估计的表达式为： ； 其中，n为样本容量，h为带宽，Kx表示核函数，x表示待估计概率密度的位置或数据点，表示样本中的第i个数据点。

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济南大学，其通讯地址为：250022 山东省济南市市中区南辛庄西路336号；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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