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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于历史光伏出力数据的局地分时天气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：CN119397317B 。

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：202411417286.3，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于历史光伏出力数据的局地分时天气预测方法是由郑凌蔚;姚萨;徐秉强;王恒;陈高萱设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于历史光伏出力数据的局地分时天气预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于历史光伏出力数据的局地分时天气分类与预测方法。首先，将日内有效光伏出力划分成若干个时间段，构造波动特征向量，采用波动特征向量对光伏出力的波动性进行描述。然后，利用K‑means算法对各子时间段内的波动特征向量序列进行聚类，实现对历史分时天气类型的分类标记。接着，对历史波动特征序列进行多变量相空间重构，并建立卷积‑长短时记忆网络预测模型，将相空间重构结果输入卷积‑长短时记忆网络预测模型中，得到预测日的子时间段波动特征序列。最后，根据预测日的子时间段波动特征序列与各典型天气类型聚类中心值的距离，确定预测日分时段天气类型，解决现有天气预测方法精度和空间时间分辨率不足的问题。

本发明授权基于历史光伏出力数据的局地分时天气预测方法在权利要求书中公布了：1.基于历史光伏出力数据的局地分时天气预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤1、对历史光伏出力数据对应的天气类型进行分类，具体包括以下步骤： s1.1、对日内有效光伏出力时间段进行划分，基于模态分解提取各子时间段的波动幅度序列；波动幅度f1的计算方法为： 其中，qi表示经验模态分解得到i时刻光伏出力数据的趋势，N表示子时间段内的采样点数量，trim为第m月的所有自然日在第i时刻的最大光伏出力瞬时功率； s1.2、统计各子时间段内光伏出力数据的波动频数序列，使用波动幅度序列和波动频数序列作为子时间段光伏出力数据的波动特征向量；所述波动频数为子时间段内光伏出力数据的有效波动次数，定义一次有效波动的条件为： pi+1-pipi-pi-10 其中，pi-1、pi、pi+1为时间连续的3个光伏出力数据； s1.3、利用K-means算法对同子时间段内的波动特征向量进行聚类，将聚类中心对应的天气类型作为该聚类簇内所有特征序列的天气类型，得到阴雨、晴天或多云三个类别，完成局地分时天气类型分类； 步骤2、采用多变量相空间重构算法对连续多日同子时间段的波动特征组成的序列进行重构，将波动幅度序列与波动次数序列重构到同一个相空间中； 步骤3、将相空间重构结果输入卷积-长短时记忆网络模型，得到预测日的子时间段波动特征序列； 步骤4、计算预测结果与历史光伏出力数据分类过程中各聚类中心间的距离，选择距离最小的聚类中心的天气类型作为预测日子时段的天气类型，完成局地分时天气类型预测。

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