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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种基于域泛化理论的跨域短期光伏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：CN119312982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411553399.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于域泛化理论的跨域短期光伏功率预测方法及系统是由刘利强;齐咏生;李东泽;李永亭;寇志伟;苏建强设计研发完成，并于2024-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于域泛化理论的跨域短期光伏功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域泛化理论的跨域短期光伏功率预测方法及系统，属于光伏发电技术领域，首先，将泛化理论引入光伏系统的功率预测任务，将最大均值差异MMD作为不同领域环境传感器数据的差异度量并结合对抗生成实现数据的领域泛化；之后，利用互信息理论对光伏系统的多维特征进行相关性量化，并引入Informer架构来学习源域及泛化域的特征知识，以进行未知目标域的光伏系统功率预测。本发明解决了当前基于深度神经网络的光伏预测算法无法在无历史数据的新建场站应用，或虽具有历史数据，但历史数据分布存在显著差异的不同场站之间模型失效问题，均有良好的实用价值。

本发明授权一种基于域泛化理论的跨域短期光伏功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于域泛化理论的跨域短期光伏功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多种环境传感器的原始域数据，对所述原始域数据的特征进行筛选，获取最优特征组合，具体包括：对所述原始域数据进行预处理；对预处理后的原始域数据进行特征提取；使用互信息量化提取的特征之间的相关性，得到互信息值；根据所述互信息值由高到低依次组合所述特征；利用不同的特征组合进行预测，选取预测结果最优时对应的特征组合作为最优特征组合；利用最大均值差异度量方法对所述最优特征组合进行泛化处理，生成泛化域数据；基于自注意力框架构建预测器，将所述原始域数据和所述泛化域数据输入预测器进行跨域短期光伏功率预测；基于自注意力框架构建预测器，包括：在概率稀疏自注意力操作的基础上，编码器中引入蒸馏操作构建特征图，由m层到m+1层的操作表示为： 式中，MaxPool`代表池化操作，ELU`代表激活函数，Conv1d·代表特征维度上的卷积操作，代表稀疏自注意力操作；解码器使用了一次性解码的方式，并在输入向量中添加了用0填充的目标占位符，所述输入向量为：Xde＝{Xtoken,X0}；式中，为长度为ntoken的序列占位符，为目标序列占位符；解码器使用了两层多头自注意力结构进行数据的前向传播，所述解码器的输出表示为： 式中，FC代表全连接层，LN代表LayerNorm操作，EMA代表与编码器的交互操作，Mask代表掩码操作，A·代表自注意力操作；使用均方误差计算反向传播的损失，损失函数的表达式为： 其中，θI是Informer的模型参数，Yi是第i个样本序列的真实值，Yip是第i个样本序列的预测值。

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