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龙图腾网获悉国电投低碳科技服务(浙江)有限公司申请的专利一种基于最近晴空日分解理论和时间卷积网络的光伏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：CN119651569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202411713546.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于最近晴空日分解理论和时间卷积网络的光伏功率预测方法是由高峰;高丰顺;张一凡;张润鑫;庞成鑫设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于最近晴空日分解理论和时间卷积网络的光伏功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于最近晴空日分解理论和时间卷积网络的光伏功率预测方法，属于配电网光伏功率领域，该方法包括以下步骤：计算原始数据集中每日功率数据的峭度与偏度确定相似日筛选指标；其中，所述原始数据集包括：原始光伏功率数据和历史气象数据；基于所述相似日筛选指标和预测日的气象数据得到晴空日数据集；将所述晴空日数据集输入全连接神经网络得到理想晴空光伏功率预测结果；基于所述理想晴空光伏功率预测结果和所述原始光伏功率数据得到波动数据集；将所述波动数据集输入时间卷积神经网络得到预测日光伏功率波动结果；基于所述理想晴空光伏功率预测结果和所述预测日光伏功率波动结果得到最终光伏功率预测结果。

本发明授权一种基于最近晴空日分解理论和时间卷积网络的光伏功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于最近晴空日分解理论和时间卷积网络的光伏功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 计算原始数据集中每日功率数据的峭度与偏度确定相似日筛选指标；其中，所述原始数据集包括：原始光伏功率数据和历史气象数据； 基于所述相似日筛选指标和预测日的气象数据得到晴空日数据集； 获取晴空日数据集的过程包括： 将离预测日最近的晴天作为参考日； 计算所述参考日的峭度与偏度； 基于所述原始数据集与参考日的峭度与偏度筛选晴空日数据集； 将所述晴空日数据集输入全连接神经网络得到理想晴空光伏功率预测结果； 所述全连接神经网络和时间卷积神经网络均为双重残差结构；所述全连接神经网络每层全连接层既输出回溯功率预测结果也会输出未来功率预测结果，回溯预测的输入是过去的气象数据，未来预测的输入是当天的气象数据，除第一层全连接层，后续每层全连接层的输入都是上一全连接层的输入和回溯功率预测结果的残差； 所述时间卷积神经网络中每层的时间卷积层引入因果膨胀卷积；所述因果膨胀卷积的计算表达式为： ; 式中，是在时间步t的卷积输出，k是卷积核大小，是卷积核的权重，是输入序列在时间步的值，是膨胀因子； 基于所述理想晴空光伏功率预测结果和所述原始光伏功率数据得到波动数据集；所述波动数据集中波动功率的计算表达式为： ; 式中，是第天的波动功率,是第天的原始功率,是理想最近晴空日的功率，表示一天的第个数据； 将所述波动数据集输入时间卷积神经网络得到预测日光伏功率波动结果； 基于所述理想晴空光伏功率预测结果和所述预测日光伏功率波动结果得到最终光伏功率预测结果。

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