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龙图腾网获悉沈阳工程学院申请的专利一种光伏发电量的短期预测方法、设备、介质及产品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：CN119130187B 。

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：202411208910.9，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种光伏发电量的短期预测方法、设备、介质及产品是由史佳琪;赵琰;王东来;王宇蛟;赵一鸣;金红洋;姜河;董香栾;张祎桐;胡展硕;王孝榕;王伟设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏发电量的短期预测方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种光伏发电量的短期预测方法、设备、介质及产品，涉及短期光伏预测技术领域，该方法主要包括：根据光伏发电量数据集训练Transformer模型，得到训练好的Transformer模型作为预处理模型，并提取光伏发电量数据集的时序特征；对光伏发电量数据集的时序特征进行聚类，得到不同类别的光伏发电量数据；根据不同类别的光伏发电量数据分别训练GRU模型，得到若干个训练好的GRU模型作为预测模型，并抽取对应类别的光伏发电量数据作为筛选样本；基于预处理模型、预测模型和筛选样本进行短期光伏预测。本申请可解决样本占用空间大、高精度预测模型运算时间较长的问题，便于落地部署。

本发明授权一种光伏发电量的短期预测方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种光伏发电量的短期预测方法，其特征在于，包括： 获取光伏发电量数据集；所述光伏发电量数据集包括：若干历史时间的24h光伏发电功率数据； 根据所述光伏发电量数据集训练Transformer模型，得到训练好的Transformer模型作为预处理模型，并提取所述光伏发电量数据集的时序特征； 对所述光伏发电量数据集的时序特征进行聚类，得到不同类别的光伏发电量数据；所述不同类别的光伏发电量数据包括：不同类别的前24h光伏发电功率数据和对应的后续1h光伏发电功率；所述后续1h光伏发电功率采用所述预处理模型预测得到； 采用谱聚类方法对所述光伏发电量数据集的时序特征进行聚类，得到聚类结果； 采用谱聚类方法对所述光伏发电量数据集的时序特征进行聚类，得到聚类结果，具体包括：采用欧式距离公式计算所述光伏发电量数据集的时序特征两两之间的欧式距离，构建距离矩阵；基于所述距离矩阵计算标准拉普拉斯矩阵；对所述标准拉普拉斯矩阵进行特征值分解，得到特征向量；对所述特征向量进行Kmeans聚类，得到聚类结果； 根据所述聚类结果对所述光伏发电量数据集进行类别划分，得到不同类别的光伏发电量数据； 根据所述不同类别的光伏发电量数据分别训练GRU模型，得到若干个训练好的GRU模型作为预测模型，并抽取对应类别的光伏发电量数据作为筛选样本； 基于所述预处理模型、所述预测模型和所述筛选样本进行短期光伏预测。

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沈阳工程学院，其通讯地址为：110136 辽宁省沈阳市沈北新区蒲昌路18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”。

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