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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测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：CN115775053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211652578.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法是由吴芷晗;张逸;刘必杰;张明慧;林楠;钟郅吴设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法。通过构建改进相似时刻预测模型，计算气象、负荷、时间三个维度因子中各类影响因素的相关度参数和简单相关系数线性加权得出历史有效出力时刻的综合影响相关度，确定影响因素的权重，凝练相似时刻的筛选指标，为分布式光伏电站的光伏功率短期预测技术提供新的思路。

本发明授权一种基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1初始化设置的综合影响相关度极限值GM和相似时刻的最小数量NM； 2计算待预测样本中各时刻与相似日样本中各时刻的综合影响相关度；具体实现如下： 2.1数据的获取及预处理 1借助模糊排序法，利用历史时刻光伏出力平均值占全天有效出力的比例作为权值折算光伏出力情况，直接将其作为时间因子的量化数据；利用m个历史日样本中时刻j光伏功率平均值来整体衡量时刻j在全天11个时刻中的占比，根据式1计算该占比Zj： 式中：mij表示第i个历史日样本中时刻j的光伏功率； 2对时刻j的m个历史样本按功率大小进行排序，当光伏功率取最大值时赋予Zj权值为m，取得第二大值时，赋权值为m-1，以此类推，当某时刻光伏功率取得最小值时，赋予Zj权值为1；并以此获得时间因子的量化数据Nij： Nij＝hijZj2 式中：中间变量hij表示赋予各待测时刻的权值； 3特征符号定义 定义Sij,Tij,Dij,Hij,Wij,Gij,Pij,Nij为待测日前第i天j时刻的环境气压、环境气温、风力等级、总辐照度、散射辐照度、传感器工作温度、平均电流、时间因子8种影响因素，i＝0表示待测日，m为历史日数量； 4数据归一化 将不同量纲数据的度量尺度限定在预定范围内，根据式3计算得到8个特征矩阵fuij： 式中：u＝S,T,D,H,W,G,P,N；C为常数；uij为影响因素类型； 2.2影响因素的筛选 分别计算m个历史样本中环境气压、环境气温、风力等级、总辐照度、散射辐照度、传感器工作温度、平均电流、时间因子8种功率影响因素的日平均值作为自变量，将对应历史样本日中的光伏输出功率日平均值作为因变量； 分别根据基于通径分析方法计算得出各影响因素的简单相关系数；以简单相关系数的绝对值0.2作为阈值，筛选大于该阈值的数据作为主要影响因素；经筛选后留下的7种影响因素分别为：环境气压、环境气温、总辐照度、散射辐照度、传感器工作温度、平均电流、时间因子； 2.3相关度的计算 1根据时间“近大远小”原则衡量相关程度，即：距离待预测日远则相关性小，反之则大；根据式4利用时间距离线性刻画时间相关度bi： 式中：i表示待预测日前第i天，bi表示第i天时间相关度； 2用任意两个时刻平均电流的差值大小来衡量两时刻出力情况相关程度，差值越大则相关性越小，反之亦然；根据式5计算待预测日前第i天与待预测日相同时刻j的平均电流相关度dij： 3利用TOPSIS方法定义最优气象因素TY和最差气象因素TC，根据式6、7计算两类基准气象因素： 式中：TY1—TY5和TC1—TC5分别为光伏功率与气象因子的5种影响因素，即环境气压、环境气温、总辐照度、散射辐照度、传感器工作温度的最优距离和最差距离； 4通过简单相关系数作为权重优化TOPSIS法，根据式8、9计算正向距离MZij和反向距离MFij： 式中：r1—r5分别为环境气压、环境气温、总辐照度、散射辐照度、传感器工作温度的简单相关系数； 根据式10计算得到各时刻气象特征与最优气象特征的接近程度Mcij； 式中：0≤Mcij≤1，正向距离MZij越小，Mcij越大，越接近最优气象因素； 5根据式11计算得相似日样本与待预测日各时刻的综合气象相关度gij： 2.4综合影响相关度的计算 利用简单相关系数进行加权，结合气象、负荷、时间三维度因子各类影响因素的相关度，根据式12计算得出综合影响相关度Gij： 式中：rb、rd分别表示时间因子和负荷因子的简单相关系数； 3根据计算所得综合影响相关度满足的大小关系确定相似时刻数量； 4根据得到的相似时刻数量分别利用加权法和外推法进行预测，进而通过求取二者平均值获得预测结果； 5将实际值与历史日样本各有效出力时刻的预测值进行比较并计算二者的相对误差平方和； 6判断相对误差平方和是否取得最小值：若是，则获得待测日时刻j的光伏功率预测值；若不是，则改变初值重新计算。

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