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龙图腾网获悉北京华能新锐控制技术有限公司申请的专利一种光伏电站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：CN115395502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202210852465.4，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种光伏电站功率预测方法及系统是由曹利蒲;杨继明;陈岩磊;张澈;王传鑫;崔源设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏电站功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏发电技术领域，具体提供一种光伏电站功率预测方法及系统，包括：定期采集光伏电站的环境参数和实际功率，将采集的环境参数按照采集时间先后排序得到参数序列；利用预先基于元学习架构训练好的预测模型根据参数序列生成预测功率，所述预测模型包括主策略模型和多个子策略模型，多个子策略模型包括短期功率预测器、超短期功率预测器、实时功率预测器、持久性预测器和平均值预测器；计算预测功率与相应实际功率的误差，并将所述误差反馈至所述预测模型以修正所述预测模型。本发明基于元学习结构构建短期的功率预测模型，从而实现对光伏电站的短期功率预测，提高了功率预测精度。

本发明授权一种光伏电站功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种光伏电站功率预测方法，其特征在于，包括： 定期采集光伏电站的环境参数和实际功率，将采集的环境参数按照采集时间先后排序得到参数序列； 利用预先基于元学习架构训练好的预测模型根据参数序列生成预测功率，所述预测模型包括主策略模型和多个子策略模型，多个子策略模型包括短期功率预测器、超短期功率预测器、实时功率预测器、持久性预测器和平均值预测器； 计算预测功率与相应实际功率的误差，并将所述误差反馈至所述预测模型以修正所述预测模型； 所述主策略模型的训练方法包括： 构建主策略目标函数，所述目标函数基于历史功率数据特征选择子策略模型进行预测得到预测值； 基于给定的主策略状态空间维度，利用马尔代夫链转换计算在选择的子策略下的预测均方误差； 利用梯度随机下降算法为主策略目标函数训练深度网络智能体，所述深度网络智能体由输入层、输出层和多个隐藏层组成，训练收敛后得到的主策略模型的预测均方误差最小； 基于给定的主策略状态空间维度，利用马尔代夫链转换计算在选择的子策略下的预测均方误差，包括： 将主策略目标函数的优化表述为马尔代夫链MDPS,K,Pks,s',Rks,s'； 对于给定的主策略状态空间的维度，马尔代夫链状态空间为 对于选定的子策略k，从状态Am'n转换为Am'n+1状态的即时奖励为：其中Rks,s'为状态转移概率； 获取子策略k的状态转移概率后，将状态Am'n下的代表主策略主策略目标函数的优化表述为马尔代夫链；深度网络智能体学习历史功率数据特征H'm'vτ和功率数据特征映射Hmvτ，子策略根据数据特征映射执行预测，进而不断探索目标函数的最小值。

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