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龙图腾网恭喜华东交通大学;江西机电职业技术学院申请的专利基于改进DBO-LSTM神经网络的光伏发电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：CN119397363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411978966.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于改进DBO-LSTM神经网络的光伏发电功率预测方法及系统是由王晓明;黎哲恒;胡晓辉;姚道金;董文涛设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进DBO-LSTM神经网络的光伏发电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改进DBO‑LSTM神经网络的光伏发电功率预测方法及系统，方法包括：获取光伏数据，并对光伏数据进行数据预处理；对预处理后的光伏数据进行相关性分析，根据分析结果选取相关性系数大于预设阈值的至少一个目标光伏数据；将所述至少一个目标光伏数据输入至改进LSTM神经网络中，对所述改进LSTM神经网络进行迭代训练，得到光伏发电预测模型，将获取的实时气象子数据输入至所述光伏发电预测模型中，所述光伏发电预测模型输出得到光伏发电功率预测结果。提高了光伏发电功率预测的准确性，有利于电力系统调度与控制、电力市场交易、储能系统的优化以及光伏发电站的运营与维护。

本发明授权基于改进DBO-LSTM神经网络的光伏发电功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DBO-LSTM神经网络的光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括：获取光伏数据，并对光伏数据进行数据预处理，所述光伏数据包括气象子数据以及与所述气象子数据相对应的光伏发电子数据；对预处理后的光伏数据进行相关性分析，根据分析结果选取相关性系数大于预设阈值的至少一个目标光伏数据，其中，目标光伏数据中包含目标气象子数据以及与所述目标气象子数据相对应的目标光伏发电子数据；将所述至少一个目标光伏数据输入至改进LSTM神经网络中，对所述改进LSTM神经网络进行迭代训练，得到光伏发电预测模型，其中，所述改进LSTM神经网络根据改进蜣螂优化算法对LSTM神经网络的超参数进行优化得到，所述改进蜣螂优化算法中蜣螂职能映射策略的表达式为： ， ， ， ， ，式中，为蜣螂被分配为滚球蜣螂的概率，为蜣螂被分配为繁殖蜣螂的概率，为蜣螂被分配为觅食蜣螂的概率，为蜣螂被分配为偷窃蜣螂的概率，为第只蜣螂在第次迭代时的适应度，为当前种群的最小适应度，为当前种群的最大适应度，为种群大小，为第只蜣螂在第次迭代时的适应度，为种群中所有蜣螂在第次迭代的平均适应度，为繁殖和觅食职能随迭代次数的比例；将获取的实时气象子数据输入至所述光伏发电预测模型中，所述光伏发电预测模型输出得到光伏发电功率预测结果。

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华东交通大学;江西机电职业技术学院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808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”。