买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜国网吉林省电力有限公司长春供电公司;华北电力大学申请的专利一种分布式光伏功率预测方法、装置、设备、介质及产品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：CN119340995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411865374.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种分布式光伏功率预测方法、装置、设备、介质及产品是由王徭;刘乐;崔运海;焦明曦;徐炜斌;庞丹;吕东;倪雪山;樊世荣;石钰;张烜墉;许成哲;田润东;刘子菁设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式光伏功率预测方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分布式光伏功率预测方法、装置、设备、介质及产品，涉及分布式光伏技术领域。该方法包括获得多源气象矩阵；根据历史功率时序数据，采用基于时间序列形态的模糊聚类算法对待预测区域内的分布式光伏电站进行区域划分；采用贝叶斯方法确定每个子区域的最优网络参数；将最优网络参数应用于每个子区域的Transformer模型，获得每个子区域的分布式光伏功率预测模型；将未来预测时段的多源气象矩阵输入各自区域的分布式光伏功率预测模型，并利用第一多层感知器，获得待预测区域在未来预测时段的分布式光伏功率预测结果。本申请能够适用于分布式光伏功率预测，并提高分布式光伏功率预测的准确度。

本发明授权一种分布式光伏功率预测方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种分布式光伏功率预测方法，其特征在于，包括：采集待预测区域在历史时段内每个预报点位的多源天气预报历史数据，以及所有分布式光伏电站的历史功率时序数据；提取多源天气预报历史数据的特征，并与多源天气预报历史数据一起构成多源气象矩阵；根据所述历史功率时序数据，采用基于时间序列形态的模糊聚类算法对待预测区域内的分布式光伏电站进行区域划分，获得多个子区域；根据每个子区域的多源气象矩阵和历史功率时序数据，采用贝叶斯方法确定每个子区域的最优网络参数；将每个子区域的最优网络参数应用于每个子区域的Transformer模型，获得每个子区域的分布式光伏功率预测模型；所述Transformer模型将多源气象矩阵中单个气象特征的时间序列进行编码后作为输入；采集待预测区域内每个预报点位在未来预测时段的多源天气预报数据，并将未来预测时段的多源天气预报数据对应每个子区域的多源气象矩阵输入各自区域的分布式光伏功率预测模型，输出每个子区域的分布式光伏功率预测值；根据每个子区域的分布式光伏功率预测值，利用第一多层感知器，获得待预测区域在未来预测时段的分布式光伏功率预测结果；根据每个子区域的多源气象矩阵和历史功率时序数据，采用贝叶斯方法确定每个子区域的最优网络参数，具体包括：将每个子区域的多源气象矩阵划分为气象训练集和气象测试集，历史功率时序数据划分为功率训练集和功率测试集；依据公式计算网络参数在气象训练集和功率训练集上的后验分布；式中，pW|Xtrain,Ytrain为网络参数W在气象训练集Ytrain和功率训练集Xtrain上的后验分布，pYtrain|Xtrain,W为网络参数W的边际似然分布，pW为网络参数W的先验分布，pYtrain|Xtrain为气象训练集Ytrain和功率训练集Xtrain的联合概率分布；计算网络参数的变分分布与所述后验分布之间的KL散度；判断所述KL散度是否收敛；若否，则更新网络参数的变分分布，返回执行计算网络参数的变分分布与所述后验分布之间的KL散度的步骤；若是，则将当前的网络参数的变分分布确定为最优变分分布，所述最优变分分布中的网络参数确定为每个子区域的最优网络参数。

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吉林省电力有限公司长春供电公司;华北电力大学，其通讯地址为：130000 吉林省长春市朝阳区人民大街4629；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”。