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龙图腾网恭喜中科技术物理苏州研究院;云遥动力科技(苏州)有限公司申请的专利基于聚类和混合神经网络的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：CN119134336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411604768.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于聚类和混合神经网络的光伏功率预测方法及系统是由刘丽丽;谢梦;王艳;杨春蕾;顾明剑设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于聚类和混合神经网络的光伏功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于聚类和混合神经网络的光伏功率预测方法及系统，方法包括：基于待预测光伏电站历史数据进行预处理及样本划分，获得待预测光伏电站的训练样本和测试样本；对待预测光伏电站的训练样本和测试样本进行聚类处理，确定聚类结果；根据同聚类簇中训练样本与对应测试样本的特征中心间的距离设置自适应权重；根据聚类结果以及自适应权重，构建适用于不同聚类类别的CNN‑LSTM的光伏功率预测模型；基于CNN‑LSTM的光伏功率预测模型，生成待预测光伏电站的光伏功率预测结果。通过提供一种基于聚类和混合神经网络的光伏功率预测方法，并结合聚类、卷积神经网络、长短期记忆网络的优点，旨在提高光伏功率预测的精度和可靠性。

本发明授权基于聚类和混合神经网络的光伏功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于聚类和混合神经网络的光伏功率预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于待预测光伏电站历史数据，对所述待预测光伏电站历史数据执行预处理及样本划分，获得待预测光伏电站的训练样本和测试样本；执行对待预测光伏电站的训练样本和测试样本的聚类处理，确定聚类结果；根据聚类结果计算每个训练样本距离测试样本特征中心的距离，并自适应调整各样本的权重值，并采用训练样本与测试样本特征中心距离的倒数作为权重系数；其中，样本的权重表示为： 其中，表示聚类类别为的第个训练样本的权重，表示特征向量，表示聚类类别为的测试样本的特征中心，满足，表示该类别的测试样本中第个样本的特征向量；根据同聚类簇中训练样本与对应测试样本的特征中心间的距离设置自适应权重；基于聚类结果以及自适应权重，构建适用于不同聚类类别的CNN-LSTM的光伏功率预测模型；所述CNN-LSTM的光伏功率预测模型，包括：通信连接的数据输入模块、数据处理模块以及数据输出模块，其中，所述数据输入模块的输入数据包括待预测光伏电站的光伏功率、温度、湿度、全球水平辐射以及全球倾斜辐射数据；所述数据处理模块包括特征提取单元、时间序列学习单元以及全连接层，其中，所述特征提取单元包括三个一维CNN层；所述时间序列学习单元包括两个LSTM层，其中，第一LSTM层的返回序列设置为true，第二LSTM层的返回序列设置为false；所述数据输出模块中的神经元数量根据输出特征数确定；基于CNN-LSTM的光伏功率预测模型，生成待预测光伏电站的光伏功率预测结果。

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中科技术物理苏州研究院;云遥动力科技(苏州)有限公司，其通讯地址为：215124 江苏省苏州市工业园区金鸡湖大道88号D4单元；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”。