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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司信息通信公司;武汉大学申请的专利一种基于时频特征的分布式能源发电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：CN119990389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411836147.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于时频特征的分布式能源发电功率预测方法及系统是由李想;郑蕾;胡钰林;王博涛;廖荣涛;郭兆丰;徐浩设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频特征的分布式能源发电功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于时频特征的分布式能源发电功率预测方法及系统，收集需要预测的分布式能源节点的历史发电功率时序数据；将历史发电功率时序数据输入编码器，编码器的自注意力层提取序列的依赖特征，编码器的STFT层提取序列的时频特征；然后将历史发电功率时序数据和编码器的自注意力层提取的序列依赖特征、编码器的STFT层提取的序列时频特征相加，通过前馈层得到编码器的输出编码结果；最后基于编码器的输出编码结果，使用解码器预测分布式能源节点的发电功率序列。本发明利用自注意力机制和STFT有效捕捉长期地、大量地分布式能源历史发电数据之间的依赖关系和时频特征，并引入稀疏操作，有效降低了数据运算量，提高了序列预测的准确性。

本发明授权一种基于时频特征的分布式能源发电功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时频特征的分布式能源发电功率预测方法，其特征在于， 所述方法包括： S1、收集需要预测的分布式能源节点的历史发电功率时序数据； S2、将历史发电功率时序数据输入编码器，编码器的自注意力层提取序列的依赖特征，编码器的STFT层提取序列的时频特征； S3、将历史发电功率时序数据和编码器的自注意力层提取的序列依赖特征、编码器的STFT层提取的序列时频特征相加，通过前馈层得到编码器的输出编码结果； S4、基于编码器的输出编码结果，使用解码器预测分布式能源节点的发电功率序列，包括： S41、取历史发电功率时序数据的后半部分序列，并在其之后补零至长度与原相同，记该序列为； S42、将序列分别输入到解码器的自注意力层和STFT层进行序列依赖特征提取和时频特征提取，得到序列的序列依赖特征矩阵和时频特征矩阵； S43、基于解码器的自注意力层和STFT层提取的序列依赖特征和时频特征，结合历史发电功率时序数据，采用以下公式进行序列分解： ； ； 上式中，为趋势项，为平均池化操作，为补零操作，为降维操作，为季节项； S44、将序列分解后的季节项和编码器的输出编码结果输入到解码器的时频特征层，引入稀疏操作进行时频特征自注意力运算和序列自注意力运算，并将时频特征自注意力运算和序列自注意力运算得到的时频自注意力输出和序列自注意力输出相加，得到时频特征层输出： ； 上式中，为时频特征层输出，为时频特征自注意力输出，为序列自注意力输出； S45、将时频特征层输出和步骤S33序列分解后的季节项相加，采用以下公式对相加后的结果进行序列分解，得到季节分量： ； ； 上式中，为趋势分量，为季节分量； S46、将序列分解后的季节分量通过前馈神经网络，得到聚合依赖特征和时频特征的特征序列，并将该特征序列与历史发电功率时序数据相加，得到解码器的输出，解码器的输出即为预测的分布式能源节点的发电功率序列。

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国网湖北省电力有限公司信息通信公司;武汉大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区徐东大街341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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