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龙图腾网获悉湖南理工职业技术学院申请的专利基于多任务学习的光伏电站集群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：CN120471488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510968581.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于多任务学习的光伏电站集群功率预测方法及系统是由文立;向钠;葛庆设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务学习的光伏电站集群功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏功率预测技术领域，具体为基于多任务学习的光伏电站集群功率预测方法及系统，包括以下步骤：获取电站三维位置与遮挡特征，构建太阳入射向量，识别阵列遮挡关系与空间光照分布，提取风速扰动特征，推导传播路径与响应时序，执行多任务预测动态调整输出。本发明中，通过结合地形特征与太阳辐射路径建立三维空间遮挡关系，通过地表倾角、朝向角及遮挡角测算空间遮挡特性，有效捕捉地形对光照分布的影响，反映地貌差异对光伏输出的干扰，融合气象与空间协同特征，提升预测精度的同时兼顾地形与空间分布造成的非线性误差，增强功率预测对动态扰动的适应能力，实现光伏电站集群在复杂地形条件下的稳态运行保障。

本发明授权基于多任务学习的光伏电站集群功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多任务学习的光伏电站集群功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取光伏电站地理位置三维空间矢量数据，检测空间位置点对应的坡面倾斜角度、坡面朝向角度和地形障碍物的遮挡角度，结合太阳高度角与方位角，构建太阳入射路径向量，输出地形遮挡空间特征输入项； S2：通过所述地形遮挡空间特征输入项，获取光伏电站集群阵列边界轮廓矢量信息，检测阵列的长边朝向角度、短边朝向角度及倾斜角，计算阵列之间边界空间距离值，生成阵列空间协同特征集； S3：采用所述阵列空间协同特征集，将太阳入射路径向量映射至光伏电站空间位置，识别太阳入射路径下的空间光照分布特征，生成空间光照关联特征； S4：根据所述空间光照关联特征，识别光伏电站实时风速变化信息，提取风速增量、波动频率与扰动持续时长，构建风扰动空间传播路径，推导扰动到达光伏电站的时间顺序，通过识别即时响应、短时响应与滞后响应电站，形成扰动动态预测限幅标签集； S5：基于所述扰动动态预测限幅标签集，结合多电站的气象观测数据与实时辐照趋势，作为多任务学习框架的多维输入，在任务关联空间上执行站点功率预测，对预测输出动态调整，生成光伏电站集群动态空间预测结果； 所述光伏电站集群动态空间预测结果包括站点功率曲线集、预测误差区间、动态修正因子； 所述地形遮挡空间特征输入项包括坡面遮挡角度、地物遮挡强度、太阳路径交点密度，所述阵列空间协同特征集包括边界方向特征、空间遮挡矩阵、阵列间距指标，所述空间光照关联特征包括照度分布图谱、空间光照梯度、遮挡衰减因子，所述扰动动态预测限幅标签集包括响应时延分类、扰动传播轨迹、限幅调整指标。

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