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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学申请的专利基于大语言模型的光伏发电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：CN121172753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511695720.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于大语言模型的光伏发电功率预测方法及系统是由张彦如;朱玲;杨涵;陈斌;王麒松;刘旻昊;王岩设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的光伏发电功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大语言模型的光伏发电功率预测方法及系统，包括：将历史功率数据和数值天气预报数据转换为时序嵌入表示；通过跨模态语义对齐，生成语义化嵌入表示；构建包含任务上下文信息的自然语言提示，并编码为提示嵌入，将提示嵌入与语义化嵌入表示组合形成融合输入序列，输入至预训练大语言模型，输出隐含特征；通过并行的协同预测机制同步生成初步功率预测结果和对数值天气预报数据进行修正的气象预测结果；将气象预测结果作为校正信号，对初步功率预测结果进行联合优化，输出发电功率预测值。本发明有效解决了异构数据深度融合的难题，并提高了预测准确性。

本发明授权基于大语言模型的光伏发电功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型的光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 将历史功率数据和数值天气预报数据转换为时序嵌入表示； 通过跨模态语义对齐，将数值形式的所述时序嵌入表示映射到预训练大语言模型的语义空间，生成语义化嵌入表示； 构建包含任务上下文信息的自然语言提示，将所述自然语言提示输入所述预训练大语言模型以获取提示嵌入，将所述提示嵌入与所述语义化嵌入表示组合形成融合输入序列； 将所述融合输入序列输入至所述预训练大语言模型，进行语义理解与关系推理以输出隐含特征； 基于所述隐含特征，通过并行的协同预测机制同步生成初步功率预测结果和对所述数值天气预报数据进行修正的气象预测结果；所述协同预测机制，包括：对所述隐含特征进行展平操作，转换为二维特征向量；通过第一线性变换层将所述二维特征向量映射到功率预测空间，生成所述初步功率预测结果；通过第二线性变换层将所述二维特征向量映射到气象预测空间，生成所述气象预测结果；其中，所述第一线性变换层和所述第二线性变换层采用相互独立的参数集合； 将所述气象预测结果作为校正信号，对所述初步功率预测结果进行联合优化，输出发电功率预测值；所述联合优化包括：将所述初步功率预测结果与所述气象预测结果进行特征拼接，形成综合特征表示；对所述综合特征表示进行展平操作，并通过线性变换层将展平后的特征映射到最终预测空间，输出所述发电功率预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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