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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于VMD-ISSA-BiGRU的光伏发电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：CN121124032B 。

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：202511657044.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于VMD-ISSA-BiGRU的光伏发电功率预测方法是由朱峻嬉;李世龙;钮天宸;罗天;王嘉铭;陈仕军设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VMD-ISSA-BiGRU的光伏发电功率预测方法在说明书摘要公布了：一种基于VMD‑ISSA‑BiGRU的光伏发电功率预测方法，涉及新能源发电技术领域，包括获取光伏功率序列和气象数据序列；对光伏功率序列进行变分模态分解；对各本征模态分量及气象数据序列，分别提取时序特征，且分析各时序特征与功率输出的相关性；采用ISSA优化BiGRU‑Transformer模型的超参数；基于优化后的超参数和保留的时序特征，构建BiGRU‑Transformer模型；将本征模态分量分别输入至BiGRU‑Transformer模型进行计算，得到各分量的预测值；将所有分量的预测结果进行线性重构，得到光伏功率预测序列；其用于解决传统预测精度低，且动态处理能力差的问题。

本发明授权一种基于VMD-ISSA-BiGRU的光伏发电功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于VMD-ISSA-BiGRU的光伏发电功率预测方法，其特征在于，具体包括： 获取光伏功率序列和气象数据序列，将原始数据按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集，并对数据预处理； 对光伏功率序列进行变分模态分解，获得8个本征模态分量； 对各本征模态分量及气象数据序列，分别提取时序特征，且使用皮尔逊相关系数分析各时序特征与功率输出的相关性，保留相关系数绝对值大于0.3的时序特征； 采用ISSA优化BiGRU-Transformer模型的超参数，具体过程为： S1.设定ISSA算法参数、确定待优化的超参数及其搜索范围和定义适应度函数； S2.采用Circle混沌映射生成初始麻雀种群； S3.设置当前迭代次数； S4.对于种群中的每一个个体，使用其代表的超参数组合构建BiGRU-Transformer模型，并在验证集上计算其适应度值； S5.根据适应度值对当前种群进行排序，将适应度最优的前20%划分为发现者，剩余的划分为跟随者，并根据警戒机制，从种群中随机选择10%的个体作为侦察者； S6.分别更新发现者、跟随者和侦察者的位置，且检查所有新生成个体的位置，确保其不超出预设的超参数搜索范围； S7.比较当前所有个体的适应度值，若存在优于当前全局最优解的个体，则更新最优解和其对应的最优适应度； S8.令，若，则返回S4；若否则终止迭代，输出全局历史最优位置； 基于优化后的超参数和保留的时序特征，构建BiGRU-Transformer模型： BiGRU-Transformer模型包括BiGRU部分和Transformer部分； 其中BiGRU部分为在GRU的基础上采用双向架构，计算公式为： 式中，和分别表示BiGRU网络在时间步t和i的隐藏状态，包含了网络到当前时间步为止学到的序列信息；代表前向隐藏状态序列，代表反向隐藏状态序列； 引入自适应时序嵌入，用于向Transformer部分拼接时间特征向量，数学公式为： 式中为归一化时间偏移量；为日周期规律编码；为月周期规律编码；为年周期规律编码； 引入气象注意力模块，用于向Transformer部分拼接加权后的气象表征，数学公式为： 式中为原始的气象数据，为气象因子的注意力权重，数学公式为： 式中，表示历史光伏功率序列经过BiGRU编码后在当前时间步的隐藏状态；表示当前时间步的原始气象数据向量；表示向量拼接操作，将功率特征与气象特征融合为联合表征；为第一层线性变换的权重和偏置，为激活函数；为第二层线性变换的权重和偏置；为Sigmoid激活函数； 将8个本征模态分量分别输入至BiGRU-Transformer模型进行计算，得到各分量的预测值，具体包括： 由BiGRU部分捕捉某一本征模态分量中时序特征的局部依赖关系； 将处理后的结果输入到Transformer部分； 由Transformer部分捕捉本征模态分量中时序特征的全局依赖关系，获得预测值； 将所有分量的预测结果进行线性重构，得到光伏功率预测序列。

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