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龙图腾网获悉国网北京市电力公司;国家电网有限公司申请的专利一种极端天气对电网发电功率影响评估方法、系统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：CN119130720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411257904.2，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种极端天气对电网发电功率影响评估方法、系统及装置是由马跃;赵志豪;杨佳琦;郝耀宗;刘本目;司翰程;范琳琳设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种极端天气对电网发电功率影响评估方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电网安全风险评估技术领域，特别是涉及一种极端天气对电网发电功率影响评估方法、系统及装置，首先获取极端天气对应的气象云图和微气象数据；其次将气象云图输入至VIT预测模型进行预测，得到第一子决策；然后将微气象数据输入至Transformer预测模型进行预测，得到第二子决策；最后将第一子决策和所述第二子决策输入至多模态融合决策器进行级联融合，得到对电网发电功率影响的概率。本发明结合了气象云图和微气象数据两个模态的预测结果进行决策融合，综合了极端气象发生时收集到的不同维度信息，准确地预测极端气象对新能源电网发电功率影响。

本发明授权一种极端天气对电网发电功率影响评估方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种极端天气对电网发电功率影响评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取极端天气对应的气象云图和微气象数据； 将所述气象云图输入至VIT预测模型进行预测，得到第一子决策； 将所述微气象数据输入至Transformer预测模型进行预测，得到第二子决策； 将所述第一子决策和所述第二子决策输入至多模态融合决策器进行级联融合，得到对电网发电功率影响的概率； 所述将所述气象云图输入至VIT预测模型进行预测，得到第一子决策，具体包括： 将所述气象云图进行裁剪与转换处理，获得所述气象云图对应的输入矩阵； 将所述气象云图对应的所述输入矩阵中嵌入分类类别信息向量，获得编码特征矩阵； 将位置信息矩阵和所述编码特征矩阵进行融合，得到位置融合特征矩阵； 将所述位置融合特征矩阵输入至第一Transformer编码器进行学习特征提取，获得第一学习特征矩阵； 将所述第一学习特征矩阵输入至第一MLP决策器进行决策提取，获得第一子决策； 所述将所述位置融合特征矩阵输入至第一Transformer编码器进行学习特征提取，获得第一学习特征矩阵，具体包括： 将所述位置融合特征矩阵输入至多头注意力模块提取注意力权重，获得注意力权重矩阵； 将所述注意力权重矩阵输入至全连接模块进行学习特征提取，获得第一学习特征矩阵； 所述将所述微气象数据输入至Transformer预测模型进行预测，得到第二子决策，具体包括： 将所述微气象数据按照风速、风向、气压、湿度、温度、降水量排列为微气象数据序列； 将所述微气象数据序列输入至第二Transformer编码器进行学习特征提取，获得第二学习特征矩阵； 将所述第二学习特征矩阵输入至第二MLP决策器进行决策提取，获得第二子决策； 所述将所述第一子决策和所述第二子决策输入至多模态融合决策器进行级联融合，得到对电网发电功率影响的概率，具体包括： 将所述第一子决策和所述第二子决策输入至分类器进行级联拼接操作，获得拼接序列； 将所述拼接序列输入至多模态融合决策器进行融合，得到对电网发电功率影响的概率。

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