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龙图腾网获悉金钱猫科技股份有限公司申请的专利一种短期光伏发电量预测方法和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：CN118554427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410600529.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种短期光伏发电量预测方法和装置是由林大甲;黄宗荣;唐秋银;郑敏忠;江世松设计研发完成，并于2024-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种短期光伏发电量预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种短期光伏发电量预测方法和装置，包括构建由处理天气图像数据的CNN‑GRU‑SE组件和处理气象数据的基于IPSO优化的IPSO‑GRU组件组成的基于注意力的混合模型；采用训练数据集对所述基于注意力的混合模型进行训练和测试；获取所述光伏发电厂当前时刻的气象数据和天气图像数据，并通过训练后的所述基于注意力的混合模型预测光伏发电厂在接下来的一段时间内的短期发电功率。本发明中融合了卷积神经网络的空间特征提取能力和GRU的时序特征预测能力，使得能够从输入数据中有效地学习空间和时间模式，从而与单个模型相比提高了性能。

本发明授权一种短期光伏发电量预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种短期光伏发电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建由处理天气图像数据的CNN-GRU-SE组件和处理气象数据的基于IPSO优化的IPSO-GRU组件组成的基于注意力的混合模型；所述天气图像数据为由全天空成像仪采集得到的图像数据，所述气象数据包括温度、湿度、风速、太阳辐射中的任意一种或多种； 采集光伏发电厂的发电数据、气象数据以及天气图像数据，并对所述气象数据和所述天气图像数据进行预处理和特征选取，得到训练数据集； 采用所述训练数据集对所述基于注意力的混合模型进行训练和测试； 获取所述光伏发电厂当前时刻的气象数据和天气图像数据，并通过训练后的所述基于注意力的混合模型预测光伏发电厂在接下来的一段时间内的短期发电功率； 其中，所述CNN-GRU-SE组件包括CNN模块、GRU网络和SE模块； 所述CNN模块用于提取图像特征的CNN模块，包括一个使用ReLU作为激活函数的卷积层、批量归一化层、一个用于降低数据的维度并突出最重要的特征的MaxPooling层、一个Dropout层，以及一个用于将多维输出转换为一维格式的Flattern层； 所述GRU网络用于将所述CNN模块提取的特征进行排列后作为输入，以捕捉数据的内部动态变化规则和时间服从关系； 所述SE模块用于明确混合模型内不同特征通道之间的相互依存关系以实现基于通道的注意力机制。

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