买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司营销服务中心;东南大学申请的专利一种多变天气下分布式光伏出力的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：CN120892843B 。

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：202511385309.1，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种多变天气下分布式光伏出力的预测方法及系统是由黄艺璇;庄重;段梅梅;周承翰;陈宇沁;丁泽诚;盛举;张汀荃;陈琛;高宇;郑锟设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多变天气下分布式光伏出力的预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种多变天气下分布式光伏出力的预测方法及系统，该方法首先获取历史光伏场站运行数据，并由光伏数据预处理模型进行处理：其通过时间戳特征提取与多尺度小波变换进行特征工程，并结合聚类与异常检测算法，将数据划分并净化为多种天气类型数据集；随后，针对每种天气类型数据集，分别训练一个独立的光伏出力预测模型，该模型由LSTM层、多头注意力层及全连接层构成；在预测时，首先判定实时数据的天气类型归属，进而调用对应的预训练模型完成预测。利用小波变换提取的频域特征动态指导多头注意力层的权重计算，实现了对全局特征与局部细节的自适应建模，提升了分布式光伏出力预测的精度与鲁棒性。

本发明授权一种多变天气下分布式光伏出力的预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多变天气下分布式光伏出力的预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集目标地区的历史光伏场站运行数据，并按照时间戳进行时间特征提取与归一化，生成初始光伏特征序列； 步骤2：采用光伏数据预处理模型处理所述初始光伏特征序列，包括：通过小波变换提取多尺度频域特征；基于所述多尺度频域特征进行聚类，划分出不同的天气类型数据集；对各天气类型数据集进行簇内异常数据检测，得到净化的天气类型数据集； 步骤3：针对每种净化的天气类型数据集，分别构建光伏出力预测模型，用于利用所述多尺度频域特征生成光伏门控权重，并用所述光伏门控权重对模型内并行注意力分支单元的输出进行动态加权融合，生成频域预测结果； 步骤4：根据频域预测结果，采用包含光伏物理约束的组合损失函数对所述光伏出力预测模型进行训练，得到训练好的光伏出力预测模型；组合损失函数用于将频域预测结果与频域真实值之间的均方误差和频域预测结果与频域物理值之间带容忍范围的绝对差值进行加权求和； 步骤5：基于实时光伏场站运行数据使用训练好的光伏出力预测模型，并经逆小波变换得到光伏出力预测值。

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国网江苏省电力有限公司营销服务中心;东南大学，其通讯地址为：210026 江苏省南京市建邺区奥体大街9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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。