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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司;中国长江电力股份有限公司;北京玖天气象科技有限公司申请的专利基于混合神经网络的水风光发电功率联合预测方法及装置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：CN118983772B 。

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：202410914270.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于混合神经网络的水风光发电功率联合预测方法及装置是由张玮;刘绍勇;杨陆;梁犁丽;罗金文;武煜昊;张璐;曹春岩;李晓海;黄康迪设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合神经网络的水风光发电功率联合预测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及发电预测技术领域，特别涉及基于混合神经网络的水风光发电功率联合预测方法及装置。获取目标区域的多源气象观测数据集；获取目标区域的水风光发电站的历史发电功率数据集；根据多源气象观测数据集和历史发电功率数据集，建立GRU‑CNN水风光发电功率联合预测模型并进行训练；实时获取目标区域在待预测时间段的气象预报数据，并传输至训练完成的GRU‑CNN水风光发电功率联合预测模型对发电功率进行预测。本公开通过资料同化改进初始场，以改进数值预报效果，融合水风光发电功率的时空相关性和负荷曲线，构建改进GRU‑CNN水风光发电功率联合预测模型，实现水风光发电功率联合预测，提高了水风光发电功率预测的准确度。

本发明授权基于混合神经网络的水风光发电功率联合预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于混合神经网络的水风光发电功率联合预测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的多源气象观测数据集； 获取目标区域的水风光发电站的历史发电功率数据集； 根据多源气象观测数据集和历史发电功率数据集，建立GRU-CNN水风光发电功率联合预测模型并进行训练； 实时获取目标区域在待预测时间段的气象预报数据，并传输至训练完成的GRU-CNN水风光发电功率联合预测模型对目标区域的水风光发电站在待预测时间段的水力发电功率、风力发电功率及光伏发电功率； 所述GRU-CNN水风光发电功率联合预测模型，包括：依次连接的异类信息编码层、时空特征融合层和功率解码预测层； 异类信息编码层用于对水风光发电站的多源气象观测数据及历史发电功率数据中的异类信息进行编码，并生成水能源的空间矩阵、风能源的空间矩阵及光能源的空间矩阵； 时空特征融合层用于基于水能源的空间矩阵、风能源的空间矩阵及光能源的空间矩阵，生成水能源的时空特征矩阵、风能源的时空特征矩阵及光能源的时空特征矩阵； 功率解码预测层，基于水能源的时空特征矩阵、风能源的时空特征矩阵及光能源的时空特征矩阵，用于通过反卷积进行上采样的操作，之后基于GRU对反卷积过后的特征进行解码，并通过全连接层输出数据； 异类信息包括目标区域的水风光发电站的历史水力发电功率、历史水位、历史风力发电功率、历史风速、历史光伏发电功率、历史辐照度及负荷数据； 时空特征融合层采用注意力机制，将编码器中所有的隐藏式状态分别设置一个权重，之后将每一个隐藏式状态根据设置权重加权求和，再将所有加权求和之后的隐藏式状态输入到解码器中； 实时获取目标区域在待预测时间段的气象预报数据，包括： 去除目标区域在待预测时间段的气象预报数据中云污染的资料，具体包括当第i格点像素满足、及，即判断为有云的像素点；其中，代表大气温度垂直递减率；为地形高度标准差，为IR1亮温标准差，以i为中心取3×3个像素点；、分别代表IR1及IR4通道第i个像素点的亮温，为3×3个像素点中IR1通道最大亮温值。

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