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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利微气象数据融合与新能源功率预测的协同优化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：CN120930882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511439035.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权微气象数据融合与新能源功率预测的协同优化方法是由蔡钧宇;刘镕豪;周行;夏传帮;李震;魏亚楠;陈菁伟;孙歆;姚影;陈欣;颜拥设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本微气象数据融合与新能源功率预测的协同优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供微气象数据融合与新能源功率预测的协同优化方法，涉及新能源功率预测技术领域。该方法包括采集历史气象数据，并进行基于时间维度的区域微气象特征提取，形成区域历史微气象特征数据；采集历史新能源生产数据，并进行基于时间维度的功率生产信息提取，形成历史功率生产数据；根据区域历史微气象特征数据和历史功率生产数据，进行协同影响分析，形成微气象‑功率协同特征数据；获取气象预测数据，并结合微气象‑功率协同特征数据进行功率预测分析，形成协同功率预测结果数据。该方法能够通过更加细致的气象分析来实现对新能源功率的准确有效预测。

本发明授权微气象数据融合与新能源功率预测的协同优化方法在权利要求书中公布了：1.微气象数据融合与新能源功率预测的协同优化方法，其特征在于，包括： 采集历史气象数据，并进行基于时间维度的区域微气象特征提取，形成区域历史微气象特征数据； 采集历史新能源生产数据，并进行基于时间维度的功率生产信息提取，形成历史功率生产数据； 根据所述区域历史微气象特征数据和所述历史功率生产数据，进行协同影响分析，形成微气象-功率协同特征数据； 获取气象预测数据，并结合所述微气象-功率协同特征数据进行功率预测分析，形成协同功率预测结果数据； 其中，根据所述区域历史微气象特征数据和所述历史功率生产数据，进行协同影响分析，形成微气象-功率协同特征数据，包括： 对所述区域历史微气象特征数据进行特征值提取，形成区域历史微气象特征信息集； 根据所述区域历史微气象特征信息集，在所述历史功率生产数据中进行对应的能量输入历史特征提取，形成能量输入历史特征信息集； 根据所述区域历史微气象特征信息集和所述能量输入历史特征信息集，进行协同影响分析，形成所述微气象-功率协同特征数据； 对所述区域历史微气象特征数据进行特征值提取，形成区域历史微气象特征信息集，包括： 根据所述区域历史微气象特征数据中不同的气象参数历史变化函数进行以下方式的特征值提取： 以时间参数为参考，将不同的所述气象参数历史变化函数映射在同一坐标系中，形成参数特征提取坐标数据； 在所述参数特征提取坐标数据中进行特征提取的时间点标定； 对每个确定出的时间点，分别提取时间点对应的所有所述气象参数历史变化函数上的气象参数值，形成对应的微气象历史特征组，k表示不同时间点的编号； 集合所有时间点对应的所述微气象历史特征组，形成所述区域历史微气象特征信息集； 在所述参数特征提取坐标数据中进行特征提取的时间点标定，包括： 在所述参数特征提取坐标数据中进行不同时间点的标定，且标定的时间点满足以下条件： 标定出的时间点涵盖每个所述气象参数历史变化函数上的最大值和最小值； 标定出的时间点的总数在排除具有任何所述气象参数历史变化函数的最大值或最小值的时间点数量后剩下的时间点上任意两个相邻的时间点的间隔在和之间，其中，表示分析周期的总时长，M为排除具有任何所述气象参数历史变化函数的最大值或最小值的时间点数量后剩下的时间点总数，i表示间隔调整值，且i为大于1的自然数。

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