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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利一种光伏功率预测方法及相应的存储介质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：CN114091343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202111431182.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种光伏功率预测方法及相应的存储介质是由李江南;程韧俐;史军;祝宇翔;张炀;车诒颖;刘傲设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏功率预测方法及相应的存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光伏功率预测方法，其包括以下步骤：步骤S10，周期性采集特定区域的光伏数据，并进行预处理和特征提取；步骤S11，对处理后的所述光伏数据进行数据分割目标确定处理，形成训练样本、测试样本；步骤S12，将所述测试样本输入已训练好的由禁忌搜索TSA优化的NARX‑LSTM模型，获得光伏功率预测结果并输出。本发明提出的光伏功率预测方法基于非线性自动回归外源性神经网络和长短期记忆NARX‑LSTM的结合，并通过禁忌搜索算法进行优化，所提出的模型能够有力地捕捉到天气变化的行为以及与点预报有关的不确定性，具有更高的效率和准确性。

本发明授权一种光伏功率预测方法及相应的存储介质在权利要求书中公布了：1.一种光伏功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S10，周期性采集特定区域的光伏数据，并进行预处理和特征提取； 步骤S11，对处理后的所述光伏数据进行数据分割目标确定处理，形成训练样本、测试样本； 步骤S12，将所述测试样本输入已训练好的由禁忌搜索优化的NARX-LSTM模型，获得光伏功率预测结果并输出； 进一步包括：预先构建由禁忌搜索优化的NARX-LSTM模型，并进行训练的步骤，具体包括： 步骤S20，将天气信息输入NARX神经网络，获得临时光伏功率预测值根据所述预测值计算误差值以及进行矢量误差校正，获得矢量误差校正函数V； 步骤S21，将矢量误差校正函数V与原始训练集一起输入到下式的由TSA优化的LSTM模型中，对LSTM模型进行训练： Xt＝Xt-1+V[yt；Xt-1]1 莸得如下的训练数据： it'＝σWIxt+V[yt；xt]+UIht-1+bI2 ft'＝σWfxt+V[yt；xt]+Ufht-1+bf3 ot'＝σWoxt+V[yt；xt]+Uoht-1+bo4 h′t＝o′t☉tanhc′t6 其中，Xt代表禁忌搜索后得到的数据集；yt代表原始数据集；σ代表sigmoid激活函数；W、U和b代表线性关系的系数和偏移；ht'代表第t次的隐藏状态，it',ft',ot'分别表示改进后的LSTM输入门、遗忘门和输出门；和c′t分别表示NARX-LSTM的状态单元和存储单元，公式6代表隐含状态的求取过程； 步骤S22，根据经过LSTM模型获得的训练数据，对评估模型进行评估，继续对NARX-LSTM模型进行训练，最终获得训练好的NARX-LSTM模型。

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