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龙图腾网获悉国网冀北综合能源服务有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于卫星反演数据的光伏发电短时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：CN119397233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411233327.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于卫星反演数据的光伏发电短时预测方法及装置是由朱长荣;杨贺然;马杰设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卫星反演数据的光伏发电短时预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卫星反演数据的光伏发电短时预测方法及装置，属于光伏发电预测技术领域，所述方法包括：步骤S1：建立光伏发电预测数据集；步骤S2：对光伏发电预测数据集进行预处理；步骤S3：构建光伏发电短时预测混合模型；步骤S4：基于所述光伏发电预测数据集对所述光伏发电短时预测混合模型进行训练，迭代至损失函数收敛；步骤S5、获取目标光伏发电站的卫星反演数据、气象数据和光伏发电历史数据；步骤S6、根据训练好的光伏发电短时预测混合模型得到所述目标光伏发电站的光伏发电短时预测结果。本发明能够充分利用卫星反演数据的相关信息，避免单一模型的过拟合缺陷，提高了光伏发电预测结果的准确性。

本发明授权一种基于卫星反演数据的光伏发电短时预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星反演数据的光伏发电短时预测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、建立光伏发电预测数据集，所述光伏发电预测数据集包括卫星反演数据、气象数据以及光伏发电历史数据； 步骤S2、对所述光伏发电预测数据集进行预处理； 步骤S3、构建光伏发电短时预测混合模型，所述光伏发电短时预测混合模型包括CNN-LSTM模块、LSTM模块和特征融合模块，所述CNN-LSTM模块的输出端和所述LSTM模块的输出端均连接至特征融合模块； 其中，所述CNN-LSTM模块用于对所述预处理后的所述卫星反演数据进行处理，基于所述卫星反演数据得到光伏发电短时预测第一结果；所述LSTM模块用于对所述预处理后的所述气象数据和所述光伏发电历史数据进行处理，基于所述气象数据和所述光伏发电历史数据得到光伏发电短时预测第二结果；所述特征融合模块用于将所述光伏发电短时预测第一结果和所述光伏发电短时预测第二结果进行融合，以得到最终的预测结果； 步骤S4、基于所述光伏发电预测数据集对所述光伏发电短时预测混合模型进行训练，迭代至损失函数收敛； 步骤S5、获取目标光伏发电站的卫星反演数据、气象数据和光伏发电历史数据； 步骤S6、将所述目标光伏发电站的卫星反演数据、气象数据和光伏发电历史数据进行预处理后，输入至训练好的上述光伏发电短时预测混合模型，得到所述目标光伏发电站的光伏发电短时预测结果。

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