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龙图腾网获悉中山大学申请的专利日前太阳辐照度预测方法、系统、装置与存储介质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：CN120065378B 。

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：202510197676.2，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权日前太阳辐照度预测方法、系统、装置与存储介质是由宋贵霆;吕君豪设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本日前太阳辐照度预测方法、系统、装置与存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种日前太阳辐照度预测方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：获取日前太阳辐照度的历史数据并确定WRF模型中最优参数化方案所对应的气象数据；根据历史数据，确定预测日的天气标签；根据历史数据、气象数据以及天气标签，对日前太阳辐照度预测网络的参数进行更新，得到训练好的太阳辐照度预测模型；将历史数据输入至太阳辐照度预测模型，得到预测日的目标日前太阳辐照度。本申请可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权日前太阳辐照度预测方法、系统、装置与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种日前太阳辐照度预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取日前太阳辐照度的历史数据并确定WRF模型中最优参数化方案所对应的气象数据；所述确定WRF模型中最优参数化方案所对应的气象数据，具体包括：在所述WRF模型的所有参数化方案组合测试与优化阶段，对地表与行星边界层的参数化方案进行系统性测试，得到若干个第一优化参数化方案；在固定地表和行星边界层方案的基础上，测试固定辐射传输模型、微物理模型和对流参数化方案的组合，在所述若干个第一优化参数化方案中筛选出最优参数化方案；其中，第一优化参数化方案的数量小于所述所有参数化方案的数量；所述最优参数化方案的数量小于所述第一优化参数化方案的数量；运行所述最优参数化方案，得到对应的气象数据； 根据所述历史数据，确定预测日的天气标签；所述根据所述历史数据，确定预测日的天气标签，具体包括：根据所述历史数据，确定日平均云量系数；基于预设的神经网络模型，确定每个所述日平均云量系数对应的第一天气标签；以所有所述第一天气标签作为预测日的所有所述天气标签； 根据所述历史数据、所述气象数据以及所述天气标签，对日前太阳辐照度预测网络的参数进行更新，得到训练好的太阳辐照度预测模型； 将所述历史数据输入至所述太阳辐照度预测模型，得到所述预测日的目标日前太阳辐照度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。