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龙图腾网获悉中南民族大学申请的专利基于北斗短报文的光伏发电功率预测方法、装置及设备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：CN114548516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210070839.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于北斗短报文的光伏发电功率预测方法、装置及设备是由郑禄;帖军;杨欣;毛腾跃;张潇;丁凤;田莎莎;饶白云设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于北斗短报文的光伏发电功率预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及物联网技术领域，公开了一种基于北斗短报文的光伏发电功率预测方法、装置及设备，所述方法包括：获取预设时间内的天气环境数据和光伏发电功率信息；根据光伏发电功率信息确定多个历史光伏发电数据；对天气环境数据进行归一化处理，获得光伏影响因子数据；根据光伏影响因子数据和多个历史光伏发电数据通过预设光伏发电预测模型进行光伏发电功率预测。相较于现有技术中仅通过气象因素或者物理组件建模进行光伏发电功率进行预测，导致光伏发电功率预测的准确率低下，而本发明中根据光伏影响因子数据和多个历史光伏发电数据通过预设光伏发电预测模型进行光伏发电功率预测，从而提高了光伏发电功率预测的准确率。

本发明授权基于北斗短报文的光伏发电功率预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于北斗短报文的光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述基于北斗短报文的光伏发电功率预测方法包括： 获取预设时间内的天气环境数据和光伏发电功率信息； 根据所述光伏发电功率信息和预设近邻补全规则确定多个历史光伏发电数据； 对所述天气环境数据进行归一化处理，获得光伏影响因子数据； 通过非线性映射策略对光伏发电功率预测向量进行整合，获得光伏发电整合向量； 对所述光伏发电整合向量进行降维处理，获得光伏发电降维向量； 根据所述光伏发电降维向量对初始网络模型进行训练，以获得预设光伏发电预测模型； 根据所述光伏影响因子数据和多个所述历史光伏发电数据通过预设光伏发电预测模型进行光伏发电功率预测，其中，所述预设光伏发电预测模型为基于SSAE特征学习和BILSTM网络构建的模型； 确定所述天气环境数据对应的数据采集设备的终端能耗信息； 通过构建所述数据采集设备的传感器能耗模型、控制器能耗模型以及通信模块能耗模型，获得预设能耗模型； 将所述终端能耗信息和所述天气环境数据对应的光伏发电功率预测信息输入至预设能耗模型中，以获得所述数据采集设备的能耗预测信息。

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