黄淮学院李刚强获国家专利权
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龙图腾网获悉黄淮学院申请的专利基于NPCNN-DDPG的光伏发电功率预测方法、装置、存储介质及计算机设备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：CN115577264B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211397708.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于NPCNN-DDPG的光伏发电功率预测方法、装置、存储介质及计算机设备是由李刚强;张荣权;刘静瑶;王莉;何宇;高金锋设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于NPCNN-DDPG的光伏发电功率预测方法、装置、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于NPCNN‑DDPG的光伏发电功率预测方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及功率预测领域。本申请基于非池化卷积神经网络和深度确定性策略梯度NPCNN‑DDPG的混合网络模型。NPCNN引入到参与者‑评价者网络中来识别环境的非线性特征，从而减少部分可观察性对预测性能的影响。通过针对不平衡样本的新动态奖励函数，以有效评估在线参与者网络的策略分数，相对于现有的光伏功率的预测方法，可以有效的提高预测精度。
本发明授权基于NPCNN-DDPG的光伏发电功率预测方法、装置、存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于NPCNN-DDPG的光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括： 获取第一样本集和第二样本集；其中，所述第一样本集为极端环境下的样本集，所述第二样本集为正常环境下的样本集； 对NPCNN-DDPG网络的网络参数进行初始化；其中，所述NPCNN-DDPG网络包括：在线参与者网络、在线评价者网络、目标参与者网络和目标评价者网络，所述在线参与者网络为非池化卷积神经网络NPCNN； 利用所述第一样本集和所述第二样本集对所述NPCNN-DDPG网络进行训练；其中，所述在线参与者网络的奖励函数为at表示t时刻光伏电池的预测功率值，yt表示t时刻光伏电池的实际功率值，ζe表示训练轮次，ce表示当前训练轮次，SE表示所述第一样本集，SN表示所述第二样本集，xt表示所述第一样本集的权重，λt表示所述第二样本集的权重； 根据完成训练的NPCNN-DDPG网络对历史时间序列数据进行处理，得到预测时间的预测功率值。
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