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龙图腾网获悉清华大学申请的专利分布式光伏功率预测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119721323B 。

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：202411542976.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权分布式光伏功率预测方法、装置、电子设备及存储介质是由耿华;张恒齐;范思远设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式光伏功率预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种分布式光伏功率预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：在待预测的实际光伏电站周边生成相应的虚拟电站，并获取虚拟电站的虚拟光伏的经纬信息；基于经纬信息获取虚拟光伏周边环境的历史天气数据；利用历史天气数据生成虚拟光伏的功率数据，利用功率数据预训练预测大模型基于实际光伏电站的功率数据对预测大模型进行微调，以基于微调后的预测大模型得到实际光伏电站的功率预测结果。由此，解决了分布式光伏高精度功率预测问题。

本发明授权分布式光伏功率预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式光伏功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 在待预测的实际光伏电站周边生成相应的虚拟电站，并获取所述虚拟电站的虚拟光伏的经纬信息； 基于所述经纬信息获取所述虚拟光伏周边环境的历史天气数据； 利用所述历史天气数据生成所述虚拟光伏的功率数据，利用所述功率数据预训练预测大模型，基于所述实际光伏电站的功率数据对所述预测大模型进行微调，以基于微调后的预测大模型得到所述实际光伏电站的功率预测结果； 其中，在利用所述功率数据预训练预测大模型之前，还包括：在Transformer模型的嵌入层引入时间编码，并删除所述Transformer模型的输出层，得到Transformer修改模型；利用历史功率序列对所述Transformer修改模型进行训练，得到所述预测大模型； 其中，所述删除所述Transformer模型的输出层，得到Transformer修改模型，包括：删除所述Transformer模型的Softmax输出层，以线性层输出，在嵌入层中引入时间编码，采用单变量多步预测的方式，以发电功率为模型的输入和输出，解码器的输入为历史输入信息，输出为未来多个时刻的发电功率序列。

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