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龙图腾网获悉山东大学;山东网聪信息科技有限公司申请的专利基于相似日训练集的低天气分辨率光伏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：CN119474885B 。

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：202510052443.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于相似日训练集的低天气分辨率光伏预测方法及系统是由胡旭辉;李惠民;汤悦;司陈;王乐挺;刘保健;孙喆设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相似日训练集的低天气分辨率光伏预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于相似日训练集的低天气分辨率光伏预测方法及系统，属于光伏预测技术领域，包括：获取待预测日的天气预报数据；构造与待预测日的天气预报数据相似的最近相似日，获取该日的气象数据和光伏发电数据；重构出一个相似日训练集；对相似日训练集分解两种模态分量，对两种模态分量建立混合深度学习模型进行学习训练，预测时，使用相似日训练集最后设定天数的模态分量光伏出力加上待预测日的天气预报数据推理出两个模态对应的模态分量出力，将两者相加，得到趋势性光伏出力预测曲线；基于相似日训练集获得波动性预测曲线；对获得的波动性预测曲线及趋势性预测曲线进行加权平均，以得出最终的预测结果。

本发明授权基于相似日训练集的低天气分辨率光伏预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于相似日训练集的低天气分辨率光伏预测方法，其特征是，包括：获取待预测日的天气预报数据；获取待预测日的天气预报数据之前获得N天历史气象数据，构建历史时段数据库，每天的气象数据包含C种气象变量；对于每个气象小时段，都有光伏出力数据点与其对应；所述历史时段数据库的构建过程包括，对任一历史日的天气数据的矩阵及其对应的光伏出力矩阵分别进行重构操作，得到对应的两段时制矩阵；对所述任一历史日的天气数据的矩阵及其对应的光伏处理矩阵按时间进行镜像翻转操作得到翻转后的天气数据矩阵和光伏出力矩阵，对所述翻转后的天气数据矩阵和光伏出力矩阵进行相同的重构操作得到翻转后矩阵的两段时制矩阵；将翻转前后的天气数据矩阵对应的两段时制矩阵进行纵向拼接，并改写为张量形式，记为天气张量；将翻转前后的光伏出力矩阵对应的两段时制矩阵进行纵向拼接，并改写为张量形式，记为光伏出力张量；由所述天气张量和所述光伏出力张量共同构建所述历史时段数据库；构造与待预测日的天气预报数据相似的最近相似日，获取该日的气象数据和光伏发电数据；计算最近相似日的光伏发电量与设定个历史日的光伏发电量的相似误差，保留误差低于指定阈值的历史日光伏出力数据和天气数据，并将其按照误差大小从大到小进行排序，重构出一个相似日训练集；对相似日训练集分解两种模态分量，对两种模态分量建立混合深度学习模型进行学习训练，预测时，使用相似日训练集最后设定天数的模态分量光伏出力加上待预测日的天气预报数据推理出两个模态对应的模态分量出力，将两者相加，得到趋势性光伏出力预测曲线；基于相似日训练集获得波动性预测曲线；对获得的波动性预测曲线及趋势性预测曲线进行加权平均，以得出最终的预测结果；所述混合深度学习模型为MSLCnet，所述MSLCnet由多流并行的LSTM网络、一维卷积网络CNN以及残差块网络组成，并融合自注意力机制进行特征过滤。

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山东大学;山东网聪信息科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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”。