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龙图腾网获悉江苏电力信息技术有限公司申请的专利分布式光伏短时出力动态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：CN119671061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510180800.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权分布式光伏短时出力动态预测方法及系统是由杜云澜;李夫宝;张泽;顾斌;康章建设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式光伏短时出力动态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式光伏短时出力动态预测方法及系统，方法包括获取目标区域的微气象数据、云图图像以及历史出力数据；计算建筑阴影遮挡系数，生成阴影影响因子时序数据；基于云图图像和预构建的云图遮挡预测模型，得到云图遮挡指数时序数据；融合上述数据，构建并训练基于长短期记忆网络的短时出力动态预测模型；利用实时数据和训练好的模型预测光伏出力，并根据预测误差和置信区间对模型进行调整；本发明提出的方法综合考虑了微气象、建筑阴影、云层遮挡等多种因素，并利用深度学习模型捕捉这些因素与光伏出力之间的复杂非线性关系，提高了分布式光伏短时出力预测的准确性和鲁棒性。

本发明授权分布式光伏短时出力动态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.分布式光伏短时出力动态预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域的微气象数据、天空云图图像、卫星云图数据，以及目标区域分布式光伏系统的历史出力数据；计算目标区域的建筑阴影遮挡系数，生成阴影影响因子时序数据；基于天空云图图像、卫星云图数据和预构建的云图遮挡预测模型，得到云图遮挡指数时序数据；所述目标区域分布式光伏系统包含n3个光伏发电单元；基于目标区域的微气象数据、阴影影响因子时序数据、云图遮挡指数时序数据、目标区域分布式光伏系统的历史出力数据和预构建的短时出力动态预测模型，得到目标区域分布式光伏系统中n3个光伏发电单元在未来预设时间内的预测出力值，生成预测出力序列；获取目标区域分布式光伏系统中n3个光伏发电单元在未来预设时间内的实际出力序列，根据预测出力序列和实际出力序列，计算出力预测误差；根据出力预测误差和预设的置信区间，对短时出力动态预测模型进行调整；将天空云图图像和卫星云图数据进行融合，得到融合云图图像；所述融合云图图像包括历史融合云图图像和实时融合云图图像；所述基于天空云图图像、卫星云图数据和预构建的云图遮挡预测模型，得到云图遮挡指数时序数据包括：根据融合云图图像，生成融合云图图像序列；融合云图图像序列中包含n4张融合云图图像，n4≥2；基于融合云图图像序列，得到云层运动矢量；所述云层运动矢量是一个二维向量[Vx,Vy]，其中，Vx表示水平方向上的速度，Vy表示垂直方向上的速度；基于历史融合云图图像，构建基于卷积神经网络的云图分级解析模型；基于实时融合云图图像和云图分级解析模型，得到实时云图特征向量和实时云图特征等级；根据实时云图特征向量，生成云图特征序列；根据实时云图特征等级，生成云图特征等级序列；根据云层运动矢量，生成云层运动矢量序列；根据云图特征序列、云图特征等级序列、云层运动矢量序列和预构建的云图遮挡预测模型，得到未来预设时间内每个光伏发电单元的云图遮挡指数；将每个光伏发电单元的云图遮挡指数按照时间顺序排列，生成云图遮挡指数时序数据。

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