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龙图腾网获悉合肥中科类脑智能技术有限公司申请的专利新能源站点的功率预测模型的训练方法和功率预测模型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：CN120930894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511481939.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权新能源站点的功率预测模型的训练方法和功率预测模型是由向鑫彦;丁海松;贾伟;刘海峰;王子磊设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本新能源站点的功率预测模型的训练方法和功率预测模型在说明书摘要公布了：本申请公开了一种新能源站点的功率预测模型的训练方法。方法包括：对获取到的与新能源站点相对应的实际功率和实测气象数据进行数据预处理，确定功率‑气象对齐数据集。对功率‑气象对齐数据集进行特征补充处理，确定目标功率‑气象对齐数据集。根据预设时间窗口和目标功率‑气象对齐数据集，构造目标训练数据，预设时间窗口包括历史窗口和预测窗口。根据目标训练数据，对预设模型进行训练，以得到功率预测模型。如此，通过对功率‑气象对齐数据集进行特征补充处理，确定目标功率‑气象对齐数据集，能够利用补充的特征帮助预设模型学习到仅依赖功率或气象数据无法体现的时序关系，提升模型对气象数据内复杂影响因素的感知能力。

本发明授权新能源站点的功率预测模型的训练方法和功率预测模型在权利要求书中公布了：1.一种新能源站点的功率预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 对获取到的与所述新能源站点相对应的实际功率和实测气象数据进行数据预处理，确定功率-气象对齐数据集； 根据时间戳衍生特征，对所述功率-气象对齐数据集进行特征补充处理，确定目标功率-气象对齐数据集，其中，所述时间戳衍生特征基于标准时间戳拆分得到； 根据预设时间窗口和所述目标功率-气象对齐数据集，构造目标训练数据，所述预设时间窗口包括历史窗口和预测窗口； 根据所述目标训练数据，对预设模型进行训练，以得到所述功率预测模型； 所述根据预设时间窗口和所述目标功率-气象对齐数据集，构造目标训练数据，包括： 对所述目标功率-气象对齐数据集进行拼接处理，生成第一临时训练数据； 基于所述预设时间窗口，对所述第一临时训练数据进行切分处理，生成原始训练数据片段； 基于预设维度，对所述原始训练数据片段进行维度融合，生成初始训练数据片段，所述预设维度包括功率序列、气象特征序列和时间特征序列； 基于预设掩码矩阵，对所述初始训练数据片段中与所述预测窗口相对应的功率序列进行掩码处理，确定所述目标训练数据。

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