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龙图腾网获悉华能江苏综合能源服务有限公司申请的专利一种基于地基云图的太阳辐照度超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：CN121031922B 。

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：202511573842.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于地基云图的太阳辐照度超短期预测方法是由朱静;曹克楠;周国明;陈大庆;李锋;张艳飞;安少帅;杨阳;石嘉豪;杜洲烨;姜红军;王志涛;张扬;郭艳;叶明月;叶季蕾;宋健设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地基云图的太阳辐照度超短期预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于地基云图的太阳辐照度超短期预测方法，涉及光伏功率预测技术领域，该方法包括：获取光伏电站历史时刻的云图图像序列及辐照度数值序列；利用二值掩码矩阵转化技术提取云图图像序列中未受建筑物影响的目标天空区域图像，对目标天空区域图像依次进行对比度增强及标准化处理，得到逐时刻的云图特征矩阵；综合辐照度数值及云图特征矩阵构建最优训练样本，利用最优训练样本构建并训练基于综合相似评价指标的超短期预测模型，通过超短期预测模型输出未来时刻的太阳辐照度的超短期预测结果。本发明实现了考虑云图特征的未来时刻的太阳辐照度的超短期预测，从而有效增强了云图信息在太阳辐照度超短期预测中的应用效果。

本发明授权一种基于地基云图的太阳辐照度超短期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地基云图的太阳辐照度超短期预测方法，其特征在于，该方法包括： S1、获取光伏电站历史时刻的云图图像序列及辐照度数值序列； S2、利用二值掩码矩阵转化技术提取云图图像序列中未受建筑物影响的目标天空区域图像，对目标天空区域图像依次进行对比度增强及标准化处理，得到逐时刻的云图特征矩阵； S3、提取同一历史时刻的云图特征矩阵及归一化后的辐照度数值，分别构建辐照度视图训练样本及云图视图训练样本； 基于归一化处理后的辐照度数值构建辐照度相似度矩阵，同时基于云图特征矩阵的结构性指数构建云图相似度矩阵； 设定聚类簇数阈值，基于聚类簇数阈值分别对辐照度视图和云图视图进行谱聚类，得到辐照度聚类结果及云图聚类结果； 基于辐照度聚类结果，按照预设约束规则调整云图相似度矩阵，同时基于云图聚类结果调整辐照度相似度矩阵，对调整后的云图相似度矩阵及辐照度相似度矩阵重新进行聚类，直至聚类结果不再变化或满足最大迭代次数时终止迭代，得到最终的辐照度聚类结果及云图聚类结果； 计算最终的辐照度聚类结果与云图聚类结果之间的轮廓系数，基于轮廓系数分别为最终的辐照度聚类结果与云图聚类结果分配权重，得到综合相似度计算模型； 通过训练完成的综合相似度计算模型输出辐照度视图训练样本的综合相似度得分，基于综合相似度得分计算未来时刻的太阳辐照度的超短期预测结果。

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