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龙图腾网获悉内蒙古科技大学申请的专利基于极端天气情景下的风光功率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：CN121172752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511688200.5，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于极端天气情景下的风光功率预测方法是由李帆;余金玲;高鹭;马明哲;许再佳;魏雨新;刘庭;李阳森;包彦;郭旭;翟文豪设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于极端天气情景下的风光功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风光发电预测技术领域，且公开了基于极端天气情景下的风光功率预测方法，所述方法包括S1、采集目标区域的历史极端天气数据、历史风光功率数据、地理信息数据及设备状态数据；S2、对历史极端天气数据进行气象灾害特征提取与模态划分处理，生成极端天气情景模式数据；通过采集多源历史数据并进行气象灾害特征提取与模态划分处理，生成极端天气情景模式数据，实现对复杂极端天气的精准模式识别与结构化表征，为后续功率预测提供清晰的情景框架，提高了预测的针对性；采用加权融合与时序修正技术，提升了极端天气下风光功率点预测结果的准确性和稳定性。

本发明授权基于极端天气情景下的风光功率预测方法在权利要求书中公布了：1.基于极端天气情景下的风光功率预测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： S1、采集目标区域的历史极端天气数据、历史风光功率数据、地理信息数据及设备状态数据； S2、对历史极端天气数据进行气象灾害特征提取与模态划分处理，生成极端天气情景模式数据； S3、基于极端天气情景模式数据与所述历史风光功率数据进行气象-功率关联耦合分析，生成天气-功率耦合特征数据集； S4、根据天气-功率耦合特征数据集，采用改进的自适应核密度估计方法进行不同极端天气情景下风光功率的概率分布预测，生成风光功率概率预测初始结果； S5、构建动态权重赋权模型，基于实时气象预报数据与所述极端天气情景模式数据进行实时情景匹配与权重计算，生成针对所述风光功率概率预测初始结果的动态优化权重； 所述S5中实时情景匹配与权重计算，包括以下步骤： S51、实时接收未来预测时段的气象预报数据，并将其与极端天气情景模式数据进行模式匹配，确定未来时段出现的极端天气情景及其发生概率； S52、基于发生概率、所述气象预报数据的确定性程度以及历史相似情景下预测模型的准确性指标，构建多目标优化函数； S53、求解多目标优化函数，得到针对不同情景下风光功率概率预测初始结果的动态优化权重； S6、利用动态优化权重对所述风光功率概率预测初始结果进行加权融合与修正，生成精细化风光功率联合点预测结果； S7、采用分位数回归神经网络对所述精细化风光功率联合点预测结果进行不确定性量化，生成概率性预测区间； S8、基于地理信息数据及所述设备状态数据，对所述精细化风光功率联合点预测结果及所述概率性预测区间进行运行风险校核与修正； 所述S8中运行风险校核与修正，包括以下步骤： S81、基于地理信息数据，评估极端天气引发的次生灾害对风光电站设备可达性及运行安全的影响，生成地理风险系数； S82、基于设备状态数据，预测极端天气期间设备发生的故障模式及其对发电能力的限制，生成设备风险系数； S83、利用地理风险系数与设备风险系数对精细化风光功率联合点预测结果及概率性预测区间的上界进行折减修正，并对风险等级进行提升提示； S9、输出最终的风光功率联合预测报告，包括点预测值、预测区间及风险等级提示。

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