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龙图腾网获悉上海柒志科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的分布式光伏短期发电功率预测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：CN120996303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511539856.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于机器学习的分布式光伏短期发电功率预测系统是由胡伟;游华斌;华清荣;毛戈亮;刘根生;涂俊辉;蓝观福设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的分布式光伏短期发电功率预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的分布式光伏短期发电功率预测系统，包括主终端、光热共轴采集模块、声振同步检测模块及光伏短期发电功率预测模块；所述光热共轴采集模块、声振同步检测模块分别与主终端通信连接，所述光伏短期发电功率预测模块与主终端通信连接；所述光热共轴采集模块采集实时光强数据与光伏组件温度数据，传输至主终端；光伏短期发电功率预测模块采用分层融合模型，结合物理基础层与数据驱动层，动态优化权重，并引入功率衰减系数进行修正，显著提高了预测精度和适应性。系统还集成多源数据协同接入单元，通过数据质量闭环管理确保数据可靠性，有效应对分布式场景下的数据异构问题。

本发明授权一种基于机器学习的分布式光伏短期发电功率预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的分布式光伏短期发电功率预测系统，其特征在于：包括主终端、光热共轴采集模块、声振同步检测模块及光伏短期发电功率预测模块；所述光热共轴采集模块、声振同步检测模块分别与主终端通信连接，所述光伏短期发电功率预测模块与主终端通信连接； 所述光热共轴采集模块采集实时光强数据与光伏组件温度数据，传输至主终端；所述声振同步检测模块采集光伏设备声振信号，识别声振异常并转化为功率衰减系数γ传输至主终端； 所述主终端对接收的数据进行整合后，传输至光伏短期发电功率预测模块；所述光伏短期发电功率预测模块基于多维度传感数据及功率衰减系数γ，通过分层融合预测模型计算光伏短期发电功率，输出预测结果及相关评价指标并回传至主终端； 所述光热共轴采集模块包括共轴设置的可见光组件与红外组件，两者通过可编程逻辑单元实现曝光时序同步，且满足修正后曝光时间公式t3=k1×t0×GSTCGreal； 其中k1为适配不同光伏关联设备的类型系数，t0为基准曝光时间，GSTC为标准光强，G为实时光强； 所述红外组件输出设备温度数据，可见光组件输出实时光强数据，两类数据通过改进型ORB特征点匹配技术实现空间对准，针对光伏组件曲面安装特性增加曲面投影校正步骤，确保温度数据与光强数据对应同一组件区域； 所述光热共轴采集模块将处理后的光强数据与温度数据传输至主终端，作为光伏短期发电功率预测的核心输入参数； 所述声振同步检测模块包括多阵元超声波阵列与三轴振动传感器，多阵元超声波阵列通过波束聚焦实现超声波信号定向聚焦，针对光伏逆变器局部放电特性设计聚焦点阵列间距，提升局部放电信号捕捉精度； 所述振动传感器采集设备振动时域信号，时域信号经傅里叶变换转换为频域谱，提取与光伏设备故障相关的特定频段特征后，与预设的正常频谱模型进行差值分析，差值满足设定阈值时判定为声振异常； 所述声振同步检测模块将声振异常信息传输至主终端，并根据声振异常等级转化为功率衰减系数γ，用于修正光伏短期发电功率预测值。

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