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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司南宁供电局申请的专利一种多场站光伏功率预测的耦合信息分离提取多任务学习方法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：CN119474905B 。

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：202411540938.2，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种多场站光伏功率预测的耦合信息分离提取多任务学习方法是由李聪;吴燕;张珍;莫冬媛;覃云奕;黄冬燕;黎松龄;黄雲宇;吕仁周;孙凯华;杨玲玲设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多场站光伏功率预测的耦合信息分离提取多任务学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多场站光伏功率预测的耦合信息分离提取多任务学习方法，包括以下步骤：步骤S1：根据光伏电站的功率信息、气象新和地理位置信息分别计算功率相似度、计算气象相似度、地理位置相似度，通过综合相似度综合判断光伏电站之间的相关性，识别出相似的电站群体；步骤S2：构建耦合信息分离提取多任务学习预测模型；步骤3：构建耦合信息分离提取多任务学习预测模型的动态更新损失函数；步骤4：对耦合信息分离提取多任务学习预测模型的特定参数进行训练和选择。本发明通过构建专门提取各电站特有信息的任务专家网络，以及提取多个电站之间耦合信息的共享网络，可以将任务特有信息与耦合信息进行分离，提高预测模型的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种多场站光伏功率预测的耦合信息分离提取多任务学习方法在权利要求书中公布了：1.一种多场站光伏功率预测的耦合信息分离提取多任务学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：根据光伏电站的功率信息、气象信息和地理位置信息分别计算功率相似度、计算气象相似度、地理位置相似度，通过综合相似度综合判断光伏电站之间的相关性，识别出相似的电站群体； 步骤S2：构建耦合信息分离提取多任务学习预测模型，该耦合信息分离提取多任务学习预测模型由输入层、特征提取网络、预测网络、门控网络、输出层构成； 所述输入层输入相似电站群体的预测输入特征集； 所述特征提取网络包括提取各电站特有信息的任务专家网络和提取多个电站之间耦合信息的共享网络；所述任务专家网络和共享网络由多个全连接层神经网络构成； 所述门控网络对任务专家网络和共享网络的输出进行选择性融合；设第j层特征提取网络中第k个任务的门控网络输出可表示为： Dk,jx＝wDk,jDk,j-1xSk,jx5 式中：k表示任务编号；x为输入数据；wDk,j为第j层特征提取网络中任务k的权重函数，经Softmax函数计算得到：wDk,j＝SoftmaxWk,jx，其中Wk,j为参数矩阵； 所述预测网络将门控网络的最终输出作为其输入特征，其中既包括各个光伏电站的特有信息，也包含不同电站间的耦合信息；所述预测网络由长短期记忆神经网络构成； 所述输出层为各个电站的功率预测值； 步骤3：构建耦合信息分离提取多任务学习预测模型的动态更新损失函数； 步骤4：对耦合信息分离提取多任务学习预测模型的特定参数进行训练和选择。

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广西电网有限责任公司南宁供电局，其通讯地址为：530000 广西壮族自治区南宁市江南区星光大道43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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