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龙图腾网获悉济南大学;山东大学申请的专利基于优化copula的光伏功率概率估计方法及系统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：CN115099511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210794739.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于优化copula的光伏功率概率估计方法及系统是由史洁;付钻;赖科星;王潇晨;王明强;侯振;唐亮;高捷;刘伟设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化copula的光伏功率概率估计方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及光伏发电技术领域，提出了基于优化copula的光伏功率概率估计方法及系统，首先通过聚类方法将天气类型进行分类；然后，针对每个天气类型，构造Copula函数的最佳代表权重，量化动态表示集中式光伏和分布式光伏的功率空间相关性；最后，利用未来时刻的集中式光伏功率真实值表示分布式光伏预测值，并实现对分布式光伏功率的条件预测概率估计。本公开通过加入k‑means和优化后的copula函数能更好的反应分布式光伏出力的时空相关性，解决了单一Copula拟合不足的问题，并取得了良好的预测效果。

本发明授权基于优化copula的光伏功率概率估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于优化copula的光伏功率概率估计方法，其特征在于包括如下步骤： 根据获取的集中式以及分布式光伏电站的历史光伏数据，进行天气聚类得到多个天气类型； 根据不同的天气类型下的光伏数据得到的光伏出力的累计分布，分别构建量化动态表示集中式光伏和分布式光伏的功率空间相关性的多个copula函数模型；其中，多个copula函数模型包括FrankCopula相关性函数模型以及混合Copula相关性函数模型，混合Copula相关性函数模型为FrankCopula相关性函数模型与ArchimedeanCopula函数簇模型中其他模型的加权和； 根据光伏出力的累计分布求得每种天气类型下的相关系数，建立FrankCopula相关性函数模型，所述相关系数包括：Pearson相关系数和决定系数R，误差评价指标为均方根误差；基于ArchimedeanCopula函数簇中的GumbleCopula函数模型和ClaytonCopula函数模型，构建对应每种天气下的Copula函数簇模型；将Copula函数簇模型以及FrankCopula相关性函数模型按照权重加权求和得到优化后的混合Copula相关性函数模型，具体公式如下： 式中，A、B、C分别为FrankCopula函数模型、ClaytonCopula函数模型、GumbleCopula函数模型的权重系数；为对应的相关系数；权重系数和相关系数的求解方法为：基于FrankCopula相关性函数模型、GumbleCopula函数模型和ClaytonCopula函数模型，带入所述公式中得到待求解的copula值，并以经验copula值作为设定值，以求解得到的copula值与经验copula值的误差作为目标函数；采用遗传算法进行参数求解，得到权重系数和相关系数； 根据相关系数和误差评价指标，针对不同的天气分别对多个copula函数模型进行评价，获得对应于不同天气下的实现光伏功率预测精度最高的copula函数模型作为最优模型； 根据获取的集中式光伏电站的数据，通过对应天气的最优模型实现分布式光伏的点预测； 基于分布式光伏的实际值和点预测值关系构建条件概率模型，通过条件概率模型得到分布式光伏功率的概率分布以及点预测值对应的条件概率；其中，条件概率密度包括可变乘子的Copula密度函数和实际值的概率密度函数。

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