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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于copula函数的光伏功率概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：CN116470491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310437581.4，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于copula函数的光伏功率概率预测方法及系统是由史洁;付钻;程新功;王潇晨;唐亮;侯振设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于copula函数的光伏功率概率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于copula函数的光伏功率概率预测方法及系统，该方法包括：获取集中式和分布式光伏电站的历史光伏功率数据和历史气象数据；通过聚类得到不同的天气类型；根据不同的天气类型下的历史光伏功率数据，得到光伏功率的累计分布，分别构建量化动态表示集中式光伏和分布式光伏功率空间相关性的最优copula函数模型；根据获取的集中式光伏电站的光伏功率数据，结合对应的最优copula函数模型，得到分布式光伏功率点预测值；基于分位数回归方法，构建条件概率模型，通过条件概率模型得到分布式光伏功率点预测值对应的条件概率预测值，实现更精确的分布式光伏功率预测及功率概率预测，保障电力系统运行的可靠性。

本发明授权基于copula函数的光伏功率概率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于copula函数的光伏功率概率预测方法，其特征是，包括： 获取集中式和分布式光伏电站的历史光伏功率数据和历史气象数据； 对历史光伏功率数据和历史气象数据进行预处理，通过聚类得到不同的天气类型； 根据不同的天气类型下的历史光伏功率数据，得到光伏功率的累计分布，分别构建不同的天气类型下量化动态表示集中式光伏和分布式光伏功率空间相关性的最优copula函数模型； 所构建的copula函数模型包括FrankCopula相关性函数模型和VineCopula相关性函数模型；所述VineCopula相关性函数模型为多个二元Copula相关性函数模型的组合； 根据获取的集中式光伏电站的光伏功率数据，结合对应天气类型下的最优copula函数模型，得到分布式光伏功率点预测值； 基于分位数回归方法，构建条件概率模型，通过条件概率模型得到分布式光伏功率点预测值对应的条件概率预测值； 具体的，设辐射度值为，集中式电站的光伏功率值为，分布式电站的光伏功率值为，则条件概率分布函数如下式所示： 其中，与Copula函数的关系为； 在此基础上，设给定每个条件变量的值、，通过下述方程计算得到分布式光伏功率的条件概率值，公式为： 式中，为的反函数，为分位水平下的预测值，参数表示分位水平，该参数自定义取值。

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