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龙图腾网获悉安徽省通信产业服务有限公司申请的专利一种基于Transformer模型的光伏发电预测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：CN120450104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510433535.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于Transformer模型的光伏发电预测方法是由何璇;李才磊;黄喜娥设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer模型的光伏发电预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer模型的光伏发电预测方法，涉及光伏发电技术领域，包括以下步骤：采集光伏电站的历史发电功率数据、气象数据和时间信息，对采集数据进行预处理，去除错误数据和异常值，并进行归一化处理，将不同范围的数据映射到特定区间；本发明通过采集光伏电站的历史发电功率数据、气象数据和时间信息，经预处理后，结合k‑means聚类算法筛选相似时段，并利用皮尔逊相关系数和MSSIM指标计算综合相似度，能精准定位与当前待预测时段相似的历史时段。这种方法充分考虑了光伏发电功率受多种因素影响的特点，相比传统方法，更全面地捕捉了数据特征，为提高预测精度奠定基础。

本发明授权一种基于Transformer模型的光伏发电预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer模型的光伏发电预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集光伏电站的历史发电功率数据、气象数据和时间信息，对采集数据进行预处理，去除错误数据和异常值，并进行归一化处理，将不同范围的数据映射到特定区间，其中，所述气象数据至少包括太阳辐射强度、温度、风速和湿度； 标定时间滑动窗口，包括标定超短期功率预测的时间分辨率和预测时长；根据k-means聚类算法对光伏发电历史功率数据进行分析，将每个时段的光伏发电功率数据划分为不同天气类型，从历史数据中筛选出与当前待预测日天气类型一致的时段，作为初步的相似时段； 计算不同日搜索时段内光伏发电功率曲线的皮尔逊相关系数，评估搜索时段功率序列波动相似性；使用卫星遥感数据，采用滑动窗口法计算待预测时段云覆盖率的平均结构相似性指标MSSIM，评估待预测时段天气变化相似性；其中，计算待预测时段云覆盖率的平均结构相似性指标MSSIM，包括：标定两组卫星遥感数据集合X和Y，MSSIM相似度表示为： 其中，MSSIMX,Y是对X和Y计算的平均结构相似性指标，μX、μY分别是X、Y的均值，σX、σY分别是X、Y的标准差，σXY是X和Y的协方差，C1、C2为常数； 标定每个初步相似时段，根据其与当前待预测时段的皮尔逊相关系数r和MSSIM值m，计算综合相似度指标S，表示为 S＝α×r+β×m； 其中，α为皮尔逊相关系数，β为MSSIM的权重，且α+β＝1； 将所有初步相似时段按照综合相似度指标S从大到小进行排序，选择综合相似度指标S最大的时段作为最相似时段，根据光伏功率预测模型的需求构造相似时段的功率数据作为模型输入； 基于Transformer模型构建光伏功率预测模型，所述模型包括输入层、多头自注意力层、前馈神经网络层和输出层；将预处理后的数据输入模型进行训练，标定损失函数为均方误差，使用Adam优化器更新模型参数，训练好光伏功率预测模型后，将当前环境数据输入模型，获取当前功率预测数据。

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