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龙图腾网获悉国网山东省电力公司德州供电公司;国网山东综合能源服务有限公司申请的专利考虑小波分解和多目标优化的光伏发电预测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：CN115640903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211371660.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权考虑小波分解和多目标优化的光伏发电预测方法及系统是由韩立群;葛杨;殷红旭;周通;邢晨;李云贤;陈新华;王瑞琪;王明远设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑小波分解和多目标优化的光伏发电预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了考虑小波分解和多目标优化的光伏发电预测方法及系统，属于光伏发电预测技术领域，所述方法包括：获得光伏发电初始场景集；对光伏发电初始场景集去噪以重构光伏发电场景集；采用组合预测系统对重构后的光伏发电场景集进行预测，选取单一预测系统作为组合系统的预测子系统，各个预测子系统根据重构后的光伏发电场景集输出预测结果；确定各预测子系统的权重参数；利用求得的预测子系统的权重参数和各预测子系统的对重构后的光伏发电场景集的预测结果，加权输出最终预测结果。能够提高光伏发电预测的稳定性和准确性，有效的辅助综合能源系统进行合理的优化调度。

本发明授权考虑小波分解和多目标优化的光伏发电预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.考虑小波分解和多目标优化的光伏发电预测方法，其特征在于，包括： 获得光伏发电初始场景集； 对光伏发电初始场景集去噪以重构光伏发电场景集； 采用组合预测系统对重构后的光伏发电场景集进行预测，选取单一预测系统作为组合系统的预测子系统，各个预测子系统根据重构后的光伏发电场景集输出预测结果； 参考四种常见预测指标，即平均绝对误差、均方根误差、平方绝对百分比误差、确定系数，选取四种预测结果较优的单一预测系统作为组合系统的子系统，包括循环神经网络、深度卷积神经网络、长短时记忆神经网络和后向传播神经网络； 确定各预测子系统的权重参数； 以各预测子系统的权重参数作为决策变量，以预测系统的组合预测值与光伏实际发电值的均方根误差和平方绝对百分比误差作为目标函数，采用多目标改进灰狼算法确定各预测子系统的权重参数； 其中，采用多目标灰狼优化算法确定各预测子系统的权重参数集的目标函数为： 式中：为预测系统的组合预测值与光伏实际发电值的平方绝对百分比误差；为预测系统的组合预测值与光伏实际发电值的均方根误差；为第个预测子系统预测值的权重参数；为第个预测子系统在时刻的光伏发电预测值；为时刻的光伏发电实际功率值； 利用求得的预测子系统的权重参数和各预测子系统的对重构后的光伏发电场景集的预测结果，加权输出最终预测结果。

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