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龙图腾网获悉国网山西省电力公司太原供电公司;国网山西省电力公司电力科学研究院;国网湖南省电力有限公司长沙供电分公司;国网山西省电力公司晋城供电公司;上海交通大学;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司申请的专利一种基于自适应学习的分布式光伏功率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：CN120855334B 。

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：202511368229.5，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于自适应学习的分布式光伏功率预测方法及系统是由王昊宇;高崧耀;吴世帆;孙昌雯;吴明锋;田赟;张光炜;武晓俊;药炜;李康平;黄淳驿;李冉;秦剑;郑峻峰;赵林坤;李东阳;张丽敏;陈文刚;王新瑞;姬玉泽;尹聪聪;杨跃平;项中明;张科;张雨前设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应学习的分布式光伏功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应学习的分布式光伏功率预测方法及系统，涉及分布式光伏功率预测相关领域，包括：以当前时间节点作为时间零点，执行预设时间周期内的历史功率数据、组件温度数据、逆变器效率数据的数据采集，建立回溯周期数据集；将云图预测数据、回溯周期数据集发送至突变感知调度器；根据预测粒度进行多粒度预测模型集群的预测器匹配激活后，根据云图预测数据、回溯周期数据集提取突变点热力图；进行预测器突变注意力对齐后，执行光伏功率预测；对双粒度预测结果进行自验证校正后，输出光伏功率预测结果。解决现有功率预测存在的无法满足电网对预测精度与灵活性双重需求的技术问题，达到提高功率预测的准确性和灵活性的技术效果。

本发明授权一种基于自适应学习的分布式光伏功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应学习的分布式光伏功率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 以当前时间节点作为时间零点，执行预设时间周期内的历史功率数据、组件温度数据、逆变器效率数据的数据采集，建立回溯周期数据集； 在读取云图预测数据后，将所述云图预测数据、所述回溯周期数据集发送至突变感知调度器，输出预测粒度，所述预测粒度包括第一预测粒度和第二预测粒度，所述第二预测粒度基于所述第一预测粒度构建，且所述第二预测粒度大于第一预测粒度； 根据所述预测粒度进行多粒度预测模型集群的预测器匹配激活后，根据所述云图预测数据、所述回溯周期数据集提取突变点热力图； 利用所述突变点热力图进行激活的预测器突变注意力对齐后，执行光伏功率预测，建立双粒度预测结果； 对所述双粒度预测结果进行自验证校正后，输出光伏功率预测结果。

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国网山西省电力公司太原供电公司;国网山西省电力公司电力科学研究院;国网湖南省电力有限公司长沙供电分公司;国网山西省电力公司晋城供电公司;上海交通大学;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，其通讯地址为：030000 山西省太原市杏花岭区府东街71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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