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龙图腾网获悉中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司申请的专利一种结合云图和相邻电站集群的光伏功率预测方法及装置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：CN115238967B 。

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：202210753200.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种结合云图和相邻电站集群的光伏功率预测方法及装置是由李铮;郭小江;杨萍;汤海雁;申旭辉;孙栩;赵瑞斌;付明志;秦猛;李春华;王鸿策;巴蕾;关何格格设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合云图和相邻电站集群的光伏功率预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于光伏电站功率预测技术领域，公开了一种结合云图和相邻电站集群的光伏功率预测方法及装置。包括获取构造模型输入数据的相邻电站的非晴空数据，根据所获取的相邻电站的非晴空数据建立非晴空超短期功率预测模型；训练建立的所述非晴空超短期功率预测模型，对光伏电站的出力功率进行预测。通过本发明的一种结合云图和相邻电站集群的光伏功率预测方法及装置，通过获取构造模型输入数据的相邻电站的非晴空数据，并根据所获取的数据建立非晴空超短期功率预测模型；并对训练的模型对光伏电站的出力功率进行预测，对光伏电站的出力预测更加准确。

本发明授权一种结合云图和相邻电站集群的光伏功率预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种结合云图和相邻电站集群的光伏功率预测方法，其特征在于，包括： 获取构造模型输入数据的相邻电站的非晴空数据，根据所获取的相邻电站的非晴空数据建立非晴空超短期功率预测模型；训练建立的非晴空超短期功率预测模型，对光伏电站的出力功率进行预测； 所述模型输入数据的构造方法为： 输入所有电站功率及时延、卫星云图和数值天气预报数据；按照不同时段，分别对相邻电站历史数据利用极端梯度提升算法进行特征重要性排序；确定极端梯度提升算法中重要性排名前十的特征量中包含的相邻电站，组成相关电站集合；将相关电站的历史数据，结合目标电站历史功率数据，以及数值天气预报中包含的重要特征量，构造与相关电站数量相同组数的模型输入数据，完成模型输入数据的构造； 所述模型的训练方法为： 针对每一个相关电站作为辅助数据，分别构建输入数据；选择光伏电站历史功率数据，数值天气预报温度数据，数值天气预报辐照度数据，数值天气预报热通量作为输入特征，选择光伏电站未来功率数据作为输出数据；利用基于长短期记忆神经网络训练数据，获得与相关电站数量相同的预测模型；利用相邻两张云图使用块匹配算法计算云团的运动方向，计算相关电站指向目标电站的向量与运动方向之间夹角；选择夹角最小的相关电站历史数据作为辅助数据训练出的模型作为预测模型。

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