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龙图腾网获悉大唐水电科学技术研究院有限公司申请的专利一种基于深度学习的新能源光伏功率预测系统及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：CN120237647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510726320.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于深度学习的新能源光伏功率预测系统及方法是由郑天志;方圆;沈伟;曾敏;李治承设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的新能源光伏功率预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，具体是一种基于深度学习的新能源光伏功率预测系统及方法。包括获取光伏站点的历史功率数据和气象数据，通过单站点功率预测模型进行当前时序的功率预测；通过建立多站点联合预测模型捕捉站点之间的空间相关性预测光伏站点功率；根据所述气象数据建立天气模式识别方法区分正常天气模式和突发天气模式；建立对抗性天气‑功率联合预测模型处理多站点功率协同预测。本发明通过在线学习和迁移学习进行单站点功率预测和多站点联合预测提高站点功率预测效率；通过模拟极端和剧烈变化的天气条件进行对抗训练建立对抗性天气预测网络，再进行天气、功率的联合预测，提升预测模型在恶劣环境下的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的新能源光伏功率预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的新能源光伏功率预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1，获取光伏站点的历史功率数据和气象数据；所述光伏站点为研究范围内的单个光伏站点或多个光伏站点；所述气象数据包括温度、湿度、风速和光照强度；将所述历史功率数据和气象数据进行数据预处理得到标准化数据； 步骤S2，基于所述标准化数据提取气象数据和功率数据的局部模式特征，通过单站点功率预测模型进行当前时序的功率预测；所述单站点功率预测模型包括预设时序预测模型和预设空间特征提取模型；通过建立多站点联合预测模型捕捉站点之间的空间相关性预测光伏站点功率； 步骤S3，根据所述气象数据建立天气模式识别方法区分正常天气模式和突发天气模式；基于对抗学习技术建立对抗性天气预测网络，所述对抗性天气预测网络为通过对抗训练生成天气预测数据的深度学习框架； 步骤S4，基于所述对抗性天气预测网络，建立对抗性天气-功率联合预测模型，所述对抗性天气-功率联合预测模型是通过对气象条件与功率输出的联合在线学习和迁移学习处理多站点功率协同预测； 通过在线学习和迁移学习处理多站点协同预测建立对抗性天气-功率联合预测模型；所述在线学习采用随机梯度下降的基础公式更新模型参数，表示为：；其中，为时间点的模型参数；为更新后的模型参数；为时间点的学习率；为损失函数关于参数在数据上的梯度；为时间点收集的新数据； 所述设置为自适应学习率，表示为：；其中，为时间点的学习率；为初始学习率；为时间步或迭代次数；为时间步的平方根；通过所述自适应学习率的应用，随着学习率随时间逐渐减小，模型在早期快速学习，后期逐渐稳定； 所述迁移学习的学习函数式表示为： ； 其中，为最大均值差异损失；为特征映射函数；为源域的第个样本；为目标域的第个样本；为源域样本数量；为目标域样本数量；为再生核希尔伯特空间中的范数。

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