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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于云地映射匹配的分布式光伏集群功率超短期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：CN121076737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511136500.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于云地映射匹配的分布式光伏集群功率超短期预测方法是由李康平;龚明凯;黄淳驿;李正辉设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云地映射匹配的分布式光伏集群功率超短期预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏功率预测技术领域，具体涉及基于云地映射匹配的分布式光伏集群功率超短期预测方法，方法包括：首先，基于光伏站点与太阳位置构建云地映射模型，确定卫星云图特征区域；随后，利用三维卷积神经网络预测未来卫星云图序列；然后，计算预测卫星云图序列与各历史日期中预测时段的卫星云图的相似度得分并引入温度约束，筛选满足约束下得分最高的历史日期日期为相似日，并提取相似日内预测时段下的功率数据作为相似历史功率；最后，将相似历史功率结合目标日前邻近时段实测功率作为神经网络输入，输出未来4小时区域光伏集群功率预测结果。本发明将空间气象信息与光伏功率模式相融合，从而有效提高分布式光伏集群光伏功率的预测精度。

本发明授权基于云地映射匹配的分布式光伏集群功率超短期预测方法在权利要求书中公布了：1.基于云地映射匹配的分布式光伏集群功率超短期预测方法，其特征在于，应用于基于云地映射匹配的光伏集群功率超短期预测系统；所述系统包括数据收集模块、计算模块和预测模块；所述方法，还包括： 所述数据收集模块，根据分布式光伏集群的地理位置，获取覆盖分布式光伏集群的卫星云图； 所述预测模块获取过去预设时长内各时刻的历史卫星云图序列，并基于历史卫星云图序列和三维卷积神经网络模型确定未来预测时段的卫星云图集合，基于未来预测时段的卫星云图集合获取未来预测时段的特征区域云图信息； 所述计算模块构建云地映射模型，基于目标光伏站点的地理位置及太阳位置，确定覆盖分布式光伏集群的卫星云图中与目标光伏站点功率输出相关联的特征区域； 所述计算模块计算未来预测时段的卫星云图与过去预设时长内各日期在相同时段的历史卫星云图序列中特征区域的相似度得分，在设定的温度约束条件下，筛选出最相似的历史卫星云图，提取最相似的历史卫星云图在预测时段的光伏功率数据，作为相似历史功率数据； 所述预测模块构建基于人工神经网络的光伏功率预测模型，将预测时段的相似历史功率数据与预测时段前邻近时段的实测光伏功率数据共同作为模型输入特征，以得到输出的目标光伏站点在未来预测时段的光伏功率。

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