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龙图腾网获悉常州华耀光电科技有限公司申请的专利一种光伏功率预测的方法、装置及设备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：CN120974456B 。

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：202511496550.1，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种光伏功率预测的方法、装置及设备是由沈金荣;钟浩超;荀耀;安全长;谢雨茜;李德荣设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏功率预测的方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及可再生能源发电技术领域，本发明提供了一种光伏功率预测的方法、装置及设备，所述方法包括：获取目标光伏电站的历史功率数据和气象因素数据并进行预处理；采用聚类算法将历史日划分为不同的气象类别，并构建对应气象类别的训练集；对每一个训练集进行相关性分析得到核心气象特征并构成核心特征序列，采用三种模态分解算法对所述核心特征序列分别进行并行分解，构成增强特征集；构建一个双流神经网络模型，将增强特征集作为双流神经网络模型输入，得到优化特征向量；将优化特征向量输入至少一个全连接层得到最终的短期光伏功率预测值。本发明简化了预测任务，结合双流神经网络模型显著提高了短期光伏功率的预测准确性和稳定性。

本发明授权一种光伏功率预测的方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种光伏功率预测的方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S01：获取目标光伏电站的历史功率数据和气象因素数据并进行预处理； 步骤S02：基于气象因素数据的气象特征，采用K-means聚类算法将历史日划分为不同的气象类别，并构建对应气象类别的训练集； 步骤S03：对每一个训练集进行相关性分析得到核心气象特征并构成核心特征序列，采用VMD算法、CEEMD算法、SSA算法三种模态分解算法对所述核心特征序列分别进行并行分解，构成增强特征集； 步骤S04：构建一个双流神经网络模型，该模型分为CNN流和GRU流，并使用步骤S02中的训练集对每一个气象类别进行训练，得到不同的气象类别所对应的模型；将增强特征集作为双流神经网络模型输入，并将CNN流和GRU流的输出特征向量进行拼接融合得到组合时空特征向量后输入到自注意力机制模块，计算各特征维度的重要性权重并对特征进行加权，得到优化特征向量； 步骤S05：将优化特征向量输入至少一个全连接层得到最终的短期光伏功率预测值。

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常州华耀光电科技有限公司，其通讯地址为：213223 江苏省常州市金坛区华创路165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”。

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