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龙图腾网获悉武汉丰灵科技有限公司申请的专利一种光伏电站光伏功率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：CN120320300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510399004.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种光伏电站光伏功率预测方法及系统是由朱道鸽;林兆明;刘桂丽设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏电站光伏功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种光伏电站光伏功率预测方法及系统。其中，基于历史云图构建云层运动时序库，建立云速与出力衰减的非线性模型。光传感器阵列实时监测云层厚度及气溶胶密度，结合模型计算阴影区光强衰减梯度，预测云团到达核心区剩余时间。按剩余时间划分功率预测置信区间，将卫星数据输入多尺度气象融合架构，基于云密度调整注意力机制的气象特征提取路径。融合光传感器散射数据计算的地表反射率修正值，生成突变云层场景的短期功率预测序列。将该序列输入能量管理系统，结合并网点电压偏差及电网规则约束的无功补偿参数，输出有功与无功的双目标调度指令。本申请提供的技术方案提高了云层突变场景下光伏电站的协同调度精度。

本发明授权一种光伏电站光伏功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种光伏电站光伏功率预测方法,其特征在于： 通过光伏电站所在区域的历史云图序列构建云层运动时序库，提取云团轨迹与光照变化的时空关系，建立云层移动速度与光伏出力衰减的非线性模型； 在光伏阵列边缘部署光传感器阵列，实时检测云层厚度及气溶胶密度，结合所述非线性模型计算局部阴影区域的光强衰减梯度，预测目标云团到达光伏阵列核心区的剩余时间； 根据所述剩余时间动态划分短时功率预测的置信区间，将气象卫星数据输入多尺度气象融合架构，基于当前云层密度调整注意力机制对不同气象参数的特征提取路径； 通过调整后的特征提取路径融合地表反射率修正值，生成适应突变云层场景的短期功率预测序列，所述地表反射率修正值由光传感器阵列实时反馈的散射特征计算得出； 将所述短期功率预测序列输入能量管理系统，结合光伏电站并网点的电压偏差及无功补偿需求参数，生成兼顾有功调节和无功控制的双目标调度指令，所述无功补偿需求参数由能量管理系统根据电网运行规则中并网点的功率因数要求设定，用于约束无功调节的优先级与量级范围； 其中，通过调整后的特征提取路径融合地表反射率修正值，生成适应突变云层场景的短期功率预测序列，包括： 通过光传感器阵列实时采集云层下方多个位置的散射特征参数，所述散射特征参数包括不同角度的光强衰减比例和散射角度分布；根据所述散射特征参数中的光强衰减比例与散射角度分布，计算每个光传感器位置对应的地表反射率修正值，所述地表反射率修正值反映云层厚度变化对地表反射率的动态影响；将所述地表反射率修正值与所述特征提取路径进行融合，所述融合过程指将地表反射率修正值与气象卫星数据中的云层密度分布进行加权叠加，生成带有动态反射补偿的融合特征向量；将所述融合特征向量中云层密度分布与地表反射率修正值按照时间序列和空间网格进行参数耦合，建立突变云层在光伏阵列上方的移动速率预测方程；将所述移动速率预测方程中云层密度分布的时间变化参数与所述剩余时间进行动态匹配，通过时间变化参数中云层移动速度与剩余时间的乘积关系，生成适应突变云层场景的短期功率预测序列； 其中，在光伏阵列边缘部署光传感器阵列，实时检测云层厚度及气溶胶密度，结合所述非线性模型计算局部阴影区域的光强衰减梯度，预测目标云团到达光伏阵列核心区的剩余时间，包括： 在所述光伏阵列边缘部署光感阵列，实时采集云层下方多个位置的散射光强度分布数据，提取所述散射光强度分布数据中的散射光角度分布参数及光强衰减比例参数；根据所述光强衰减比例参数与散射光角度分布参数，实时检测光传感器阵列中每个光感单元对应的云层厚度参数及气溶胶密度参数，所述云层厚度参数通过光强衰减比例与预设遮挡阈值比对得出；将所述云层厚度参数与气溶胶密度参数输入非线性模型，将云层厚度参数的动态变化速率与气溶胶密度参数的波动幅度进行关联运算，生成局部阴影区域的光强衰减梯度；基于所述光强衰减梯度，将所述非线性模型中的云层移动方向参数与光伏阵列核心区的空间距离进行加权叠加，生成云层逼近核心区的驱动强度因子；通过所述驱动强度因子对所述云层移动速度进行动态修正，将动态修正后的云层移动速度与光伏阵列核心区的空间距离进行比值运算，预测目标云团到达光伏阵列核心区的剩余时间。

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