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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种光伏功率预测模型的构建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：CN119443984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411421761.4，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权一种光伏功率预测模型的构建方法是由来金钢;杨惠翔;肖强;盛银;孙建坤设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏功率预测模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于微电网光伏集群发电功率预测领域，具体涉及一种光伏功率预测模型的构建方法，包括：构建训练样本集；采用有功率标签的训练样本集构建RBLS；构建残差预测网络：分别从无标签的训练样本集中寻找与每个有标签的训练样本X最相似样本对X及与其时间上相邻的前q个有标签的训练样本分别输入RBLS，得到第一预测功率序列，对及其时间上相邻的前q个无标签的数据样本分别输入RBLS，得到第二预测功率序列，将两个预测功率序列分别输入残差预测网络，输出残差ao、以ao与真实残差相等以及ao与相等为目标，优化残差预测网络参数；构建得到的RBLS和残差预测网络作为光伏功率预测模型。本发明能在保证模型轻量化的情况下提高功率预测精度。

本发明授权一种光伏功率预测模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种光伏功率预测模型的构建方法，其特征在于，包括： 构建训练样本集，每个训练样本的维度为，N为光伏时序数据的特征维度，为时间宽度； 采用有功率标签的训练样本集构建RBLS，作为功率初步预测模块； 构建残差预测网络：分别从无功率标签的训练样本集中寻找与每个有功率标签的训练样本最相似的训练样本，对该及与其时间上相邻的前q个有功率标签的训练样本分别输入RBLS，得到第一预测功率序列，对及其时间上相邻的前q个无功率标签的数据样本分别输入RBLS，得到第二预测功率序列，将第一预测功率序列输入残差预测网络，输出该的预测功率的残差，将第二预测功率序列输入残差预测网络，输出该的预测功率的残差，以与真实残差相等以及与相等为目标，优化所述残差预测网络参数； 将构建得到的RBLS和残差预测网络作为光伏功率预测模型，完成构建，其中，残差预测网络的输出用于弥补RBLS功率预测误差； 其中，所述构建RBLS的实现方式为： 对每个有功率标签的训练样本，按照从前往后的时间顺序，学习当前时刻的N维特征以及上一时刻的时序特征，得到当前时刻以前的位于数据样本中的数据时序特征，作为当前时刻的时序特征，初始时序特征预设为0；同时，学习数据样本中各时刻N维特征的词重要性；将每个对应的第时刻的时序特征以及各时刻N维特征的词重要性拼接构成特征向量；通过岭回归的方式，根据各对应的功率标签值以及特征向量，计算维度为的数据样本中最后一个时刻对应的时序特征映射到RBLS功率输出层的输出权重以及各时刻对应的词重要性映射得到RBLS功率输出层的输出权重，得到RBLS。

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