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龙图腾网获悉中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司申请的专利光伏电站状态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：CN120317423B 。

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：202510382166.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权光伏电站状态预测方法及装置是由魏少雄;雷晓鹏;周颖;齐本亮;徐书亮;张蕾;安谦;张世豪;韩锦星设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本光伏电站状态预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种光伏电站状态预测方法及装置，属于光伏发电技术领域，该方法包括：基于目标设备的运行数据预测光伏电站的故障数据；所述目标设备为光伏电站的发电设备；基于目标设备的运行数据和第一气象数据预测光伏电站的发电量，得到光伏电站的预测发电量；所述第一气象数据为光伏电站的预测气象数据；基于所述故障数据对所述光伏电站的预测发电量进行修正。本发明提供的光伏电站状态预测方法及装置可以提高光伏电站发电量预测的准确性。

本发明授权光伏电站状态预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种光伏电站状态预测方法，其特征在于，包括： 基于目标设备的运行数据预测光伏电站的故障数据；所述目标设备为光伏电站的发电设备； 通过收集目标设备的历史运行数据，包括电压、电流、功率、温度、工作频率、故障，训练神经网络模型，得到光伏电站的故障预测模型；在光伏电站运行过程中，通过设置数据采集设备对光伏电站的运行数据进行采集，将实时采集的运行数据输入故障预测模型，故障预测模型输出故障数据； 基于目标设备的运行数据和第一气象数据预测光伏电站的发电量，得到光伏电站的预测发电量；所述第一气象数据为光伏电站的预测气象数据； 结合光伏电站的历史运行数据和第一气象数据，训练发电量预测模型，在光伏电站运行过程中，通过将光伏电站的第一气象数据输入发电量预测模型中，发电量预测模型输出未来一段时间内光伏电站的发电量； 基于所述故障数据对所述光伏电站的预测发电量进行修正； 其中：所述故障数据包括故障类型和对应的严重等级，所述基于所述故障数据对所述光伏电站的预测发电量进行修正，包括： 基于所述故障类型确定第一修正参数； 基于所述故障类型对应的严重等级对所述第一修正参数进行调整，得到第二修正参数； 基于所述第二修正参数对所述光伏电站的预测发电量进行修正； 其中：所述基于所述第二修正参数对所述光伏电站的预测发电量进行修正，包括： 若所述故障数据包括多个故障类型，且第一故障类型和第二故障类型之间存在协同恶化关系，将第一故障类型和第二故障类型对应的第二修正参数相加，得到第四修正参数；具体的，当预测到的故障类型为多个时，首先筛选存在协同恶化关系的故障类型；对每个故障类型，将与该故障类型存在协同恶化关系的其他故障类型预先保存在第一存储空间，在光伏电站实际运行过程中，如果预测到的故障类型为多个，将多个故障类型随机排序，得到故障类型队列，然后从故障类型队列的第一个故障类型开始，通过与第一存储空间存储的故障类型进行比对，筛选出具有协同关系的故障类型的组合； 将第三故障类型对应的第二修正参数与所述第四修正参数加权求和，得到第五修正参数；所述第一故障类型、所述第二故障类型为和所述第三故障类型为不同的故障类型； 基于所述第五修正参数对所述光伏电站的预测发电量进行修正； 还包括： 基于修正后的预测发电量和第一发电量确定第一差值；所述第一发电量为光伏电站的实际发电量； 响应于所述第一差值大于第一阈值，且所述第一气象数据与第二气象数据的相似度大于第二阈值，输出第一报警信息；所述第二气象数据为光伏电站的实际气象数据； 具体的，考虑到气象因素对发电量的影响，当修正后的预测发电量与第一发电量的第一差值大于第一阈值时，进一步确定气象因素对发电量的影响； 基于设定时段内的第一气象数据构建第一多维向量，然后基于相同时段内的第二气象数据构建第二多维向量，通过计算第一多维向量和第二多维向量之间的欧式距离，得到第一气象数据和第二气象数据之间的相似度；欧式距离越大，第一气象数据和第二气象数据之间的相似度越小，气象因素对发电量的影响越大； 或者将设定时段内的第一气象数据看做多个变量，构建第一气象序列，然后基于相同时段内的第二气象数据构建第二气象序列，通过计算第一气象序列和第二气象序列之间的相关系数，得到第一气象数据和第二气象数据之间的相似度；相关系数的取值范围在-1到1之间，相关系数越接近1，表明两个第一气象数据和第二气象数据越相似，气象因素对发电量的影响越小。

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